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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

  • 2021-04-23
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互联网背景下的家校沟通策略

“互联网”背景下的家校沟通策略随着互联网信息技术与各服务业的融合,传统的家校沟通方式已逐渐淡出舞台,借助QQ、微信等信息技术手段打造全新的家校沟通模式,能够实现方便、快捷、高效地家校沟通,促进孩子全面的发展。

  • 2021-04-23
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互联网背景下行政执法信息化建设的思考与研究

随着“互联网+”战略的大力实施,以移动网络提速和用户终端提质为主要代表的网络技术革命,正深刻影响和改变着我们的工作、生活,为加强和改进行政执法工作带来了机遇和挑战。互联网技术和移动网络高速发展的今天,如何正确运用“互联网+行政执法”模式,努力提升行政执法信息化建设水平,值得我们思考和研究。

  • 2021-04-23
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大数据,如何改变电视的命运?

针对「多屏互动」,华为智慧屏用到的是分布式技术,创维智能电视用的则是「同源数据」。 说起来,这类基于物联网、大数据在智能电视上应用的技术,背后构建的远非「多屏互动」这一项看得见的功能,更多看得见、看不见的功能其实正在被悄然应用。

  • 2021-04-23
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特大型高炉使用高比例球团矿技术研究及应用

首钢京唐3号高炉贯彻"高效、低耗、长寿、低碳、绿色、智能"的设计理念,结合1号、2号高炉的成功经验,进行了工艺优化与创新。认为实现特大型高炉以高比例球团矿为主炉料结构的生产操作,必须高度重视对高炉配料、装料、布料、炉内操作等方面的进行技术研究和试验,并且在设计上对炉顶装料设备、炉型、内衬结构、冷却设备、冷却系统及自动化检测与模型控制等方面进行设计研究,以适应特大型高炉使用高比例球团矿的冶炼操作要求

  • 2021-04-23
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基于改进鸡群算法的区域水资源配置模型研究_卞雨

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档(文档集)压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%;进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP(不进行SOAP压缩)以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习;在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率;在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

  • 2021-04-22
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性;将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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