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谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型,Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么?”要实现安全的自动驾驶,这是一个必须回答的关键问题,这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示,感知和预测能力很关键,如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么,这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测,只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
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一个多因素组合数学模型及其算法

低碳发展是应对资源环境压力提高能源供应保障安全和减少碳排放的基本前提和必要条件0,发展低强经济实施低碳交通和低碳建筑,转变居民消费概念,创新低碳技术,从而最大限度地减少温室气体的排散的“低碳”发展模式已经在世界范围内得到普遍的认同。并成为新时期人类发展的目标”208年以来我国许多城市纷纷开展了低碳发展的试点实践目前,国内外有关低碳发展战略的研究很少,运用科学的战略分析方法进行低碳战略的定量分析更是缺乏本文将低碳发展战略作为一个多准则模糊决策问题,在传统的SWOT分析中引入模糊层次分析法,借助坐标系工具,构建低碳发展环境分析的名因素组合数学校型,并应用于株洲市低碳发展环境的分析评价中,对株洲市低碳发展的战略进行定位,为低联发展科学决策提供有力的工作。

  • 2021-04-17
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浅谈视频安防监控系统的全数字化发展趋势

全数字化视频安防 监控系统,以其数据传输可靠性高、传输速度快、多功能多角度多画面同步显示操作等功能特性,在小区安防监控智能人性化服务方面发挥着极其重要的作用。本文在论述了小区视频安防监控系统整体设计方案后,重点研究了全数字化视频监控系统的网络结构和功能实现。

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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国内最大规模5G智能电网建成

近日,山东青岛供电公司与中国电信青岛分公司、华为技术有限公司联合打造的5G智能电网项目建设完工。这是当前国内规模最大的5G智能电网。截至目前,合作三方在青岛西海岸古镇口、崂山金家岭、奥帆中心等地已部署30余个5G基站,有效提升了供电服务质量、电网运检效率及共建共享水平。

  • 2021-04-17
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大数据驱动的管理与决策前沿课题

本文分析和总结了大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征,以及理论与实践范式、支撑技术、价值开发、产业与生态系统治理等 4 个方面所面临的重大挑战。在此基础上,对大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等 4 个主要领域的前沿课题进行了梳理,并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论,以期推动相关研究探索与实践发展,把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。

  • 2021-04-17
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再谈数据架构

关于数据架构,包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元,和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构,主要是想谈谈近期工作推进过程的当下,对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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钢铁厂风机设备综合性维护和热风炉简介

在钢铁厂的生产和运行过程中,风机设备在其中发挥着极为关键的作用,如炼铁单元工艺段涉及的风机设备便包括除尘风机、主排风机、回热风机、环冷风机、主抽风机、脱硫氧化风机等,而为了保证风机设备更好地服务于钢铁厂生产,正是本文圍绕风机设备综合性维护开展具体研究的原因所在。

  • 2021-04-16
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竞争对手分析

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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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

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