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基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型_尚宝麒

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型。将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用支持向量回归算法,最终辨识证件物品管理识别器参数。模型测试结果表明,采用该模型可有效辨识证件物品管理识别器参数,参数辨识精度高达99%以上,且噪声干扰情况下仍具有较高的辨识精度。

  • 2021-04-20
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从数据标注到算力平台,如何构建具有工程化能力的AI平台?

经历了半个多世纪的发展,AI已经走出实验室,离开棋盘,掀起了智能化的浪潮,通过智能客服、智能医生、智能家电、智慧城市、智慧安防、机器人、智能投研等服务场景在诸多行业有了深入而广泛的应用。国际咨询公司埃森哲研究了AI在12个发达经济体中所产生的影响,认为AI能够将劳动生产率提高40%;到2035年,AI可以使年度经济增长率提高一倍。

  • 2021-04-20
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基于高斯混合模型的火焰检测算法_张怡

火灾作为对社会和环境危害最大的灾难,一直是人们重点防范的对象。但目前现有的火灾预警系统都存在误报率过高的问题。因此,文中提出了一种基于火焰闪烁动力学的火焰检测框架。在该框架中,火焰颜色分布模型采用高斯混合模型。此外,采用概率显著性分析方法和一维小波变换提取运动显著性和滤波后的时间序列作为特征,描述火焰的动态特性和闪烁特性。通过实验证明了提出的方法对比现有方法具有较好的精确度,能够获得95%以上的精度,并且具有较低的误报率,满足实际需求。

  • 2021-04-20
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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物联网:是泡沫还是技术革命?

对于作为互联网延伸的物联网来说,自然遵循网络经济的普遍原则。物联网作为一个新生事物,就它目前的发展环境来说的确不具备一些基础条件;不过,在一些情况下人们需要增加他的能力控制范围,而物联网的一个重要作用就是增加人们的能力控制范围。

  • 2021-04-20
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软件业务的SaaS转型,究竟难在哪?

软件企业的SaaS业务转型,完全是因追求收入增长而起。既然订阅服务有可能提升收入水平,那么把软件按照订阅模式收费不就OK了,为什么还要向SaaS转型

  • 2021-04-19
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大数据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

大数据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,典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生,以典型的“高频复杂”的形式出现, 给各类分析人员提供了大量的可参考数据,从这其中借用建模工具分析提取有效指标, 是一种典型的“大数据”应用。

  • 2021-04-19
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大数据与云计算之间的关系

雾计算和边缘计算FEC通过填补云和物的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。本文将描述FEC的优势并讨论它如何实现这些优势。两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说,这两种技术都处于发展阶段,但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

  • 2021-04-19
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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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