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基于主题模型包含突发因素的推荐算法研究_严长春

推荐系统是社交平台个性化服务的重要工具,协同过滤算法由于其推荐的准确性和高效性已经成为推荐领域最经典的算法之一。论文提出一种结合突发话题检测和主题模型的混合协同过滤方法。该算法在语料筛选阶段加入了突发因素,使通过主题模型LDA话题训练的话题具有时效性,然后在低维主题-文档概率分布上计算用户和项目的相似度;最后采用邻域方法预测未知评分。实验表明,该方法适用于微博突发话题的推荐,显著提高了推荐系统的时效性和准确性。

  • 2021-04-26
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基于大模型混合算法的站台门设备状态预测方法研究_杨辉

地铁站台门设备关键状态量的监测为设备状态预警提供了重要依据。根据免疫算法及小波神经网络的基本原理,对设备状态预测进行优化,提出大模型混合算法的站台门设备状态预测算法。结合国内外城市轨道交通机电类设备健康运营现状,对基于大模型混合算法(免疫算法+小波神经网络)的站台门设备健康管理系统进行验证,结果表明此算法预测设备状态误差小、理论值准确。

  • 2021-04-26
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基于自适应差分演化算法的光伏模型参数提取_李水佳

快速准确地提取光伏(PV)模型的参数对于光伏系统的模拟、评估和控制是至关重要的。近些年来,使用智能优化方法对PV模型进行参数提取得到了极大的关注。然而,这些智能优化方法往往消耗了大量的计算资源。为了准确快速地提取光伏模型的参数,提出了一种新型的自适应差分演化算法。在该算法中,提出了一种新的变异策略。为了验证算法的性能,选择单二极管模型、双二极管模型和PV模型作为测试模型。实验结果表明:提出的算法可以快速准确地提取到不同PV模型的参数。因此,提出的算法可以作为一种有效的PV模型参数提取方法。

  • 2021-04-26
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基于大数据方法实现信息设备资产运行监控智能化管理技术研究

本文介绍了基于大数据方法构建的信息设备资产运行监控数字化管理平台巧妙实现了设备信息资源、资产的智能化管理。平台从网络和应用的不同层次,收集与业务、服务相关的如网络设备信息、全网流量信息各种信息等;同时,内置的智能系统对收集到的信息进行综合关联分析;为企业提供了透明化的全面管理视图。

  • 2021-04-26
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大数据应用分析案例分析

在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主, 企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

  • 2021-04-26
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工业互联网安全态势感知核心技术分析

作为继互联网、移动互联网之后的“第三张网”,工业互联网开放、互联、跨域的特点,打破了以往相对明晰的责任边界,带来了更加多元、复杂的信息安全挑战。文章分析了工业互联网在设备安全、控制安全、网络安全、平台安全、数据安全等方面的风险,阐述了态势感知的概念,并从技术角度阐述了在线监测、蜜罐仿真、网络流量分析、企业侧探针、平台安全监测五大工业互联网安全态势感知核心技术。

  • 2021-04-25
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AI技术不是虚幻概念,在试错中改变世界

由于AI是一项复杂的新技术,它不像是我们身边的一系列实物,看得见摸得着,所以很多人认为AI就是一个概念。其实,这个看法是落后的,AI并非概念,而是真正的硬实力。AI应用不是为炫技,而是要落地生根

  • 2021-04-25
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京东集团企业信息化实践分享

对于很多新兴的互联网企业和处于转型期的传统企业,以上抱怨必定不会陌生。在瀑布开发模式下,企业内部IT更注重流程化,即:按照需求、设计、测试、上线的步骤完成开发。这必然会导致和业务快速多变的需求之间的冲突。而对于寻求敏捷转型的企业,也常常因为理念、组织、机制和工具等各种问题导致转型夭折。因此,对于企业内部IT 来说,敏捷开发是一个很重要的理念。

  • 2021-04-25
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

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