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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基于FP_growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘_唐成龙

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘；利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

2021-04-22
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模糊计算树逻辑的模型检测修复算法_毛兆东

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法。该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为算法的最终返回结果。研究结果表明,模糊计算树逻辑中的命题逻辑以及?X的修复问题能够在多项式时间内得到解决。

2021-04-22
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

2021-04-22
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