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一种智能高校楼宇消防安全及应急系统

一种智能高校楼宇消防安全及应急系统,属于高校消防技术领域,包括中央处理器、信号收发器、探头、电源模块、灭火模块、排烟模块、警铃模块,其特征在于:所述信号收发器输入信号端连接有探头,所述信号收发器输出信号端连接有中央处理器,所述中央处理器一号输出信号端连接有电源模块,所述中央处理器二号输出信号端连接有灭火模块,所述中央处理器三号输出信号端连接有排烟模块,所述中央处理器四号输出信号端连接有警铃模块,工作人员可以将探头放置在教室不同高的的墙体上,并且在火灾发生时可以在第一时间将电源进行断电。

  • 2021-04-28
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大数据时代对社会生活的影响

近来,大数据似乎在- "夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论,成为一个炙手可热无所不包的概念。“ 大数据时代”的来临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点,但下列结论是共同的: “大数据时代”的来临己成为不争的事实,大数据作为一种新的资源,将给并正在给我们的社会生活带来深远的 影响。

  • 2021-04-28
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智慧医院数字平台建设与新技术应用

智慧医院数字平台建设与新技术应用王战武,华为医疗行业 解决方案技术总监 医、教、研、管需要信息化建设协同提升 医:高质服务医疗服务质量 医护患体验和满意度 教:能力传承专

  • 2021-04-27
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智慧教室-华为&智园智慧教室联合解决方案v0.3

在信息化的背景下 , 如何 " 基于教学场景 , 利用智慧教室开展特色教学 " 已成为教育行业的热点话题。为了让更多的教室享受到高效、健康的互动教学体验 , 华为新推出的协作平板系列华为

  • 2021-04-27
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基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究_陈思玎

目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记(China National Stoke Registry,CNSR)数据库中缺血性卒中患者为研究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型,通过ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价两种模型的预测价值。结果共纳入10 645例缺血性卒中患者,平均年龄65.18±12.23岁,女性4045例(38.0%),入院NIHSS评分4(2~9)分,3个月死亡患者447例(4.48%)。XGBoost和Logistic回归预测模型的AUC分别为0.8539、0.8278(P=0.0835),灵敏度分别为0.7413、0.7133,特异度分别为0.8286、0.8040。结论基于机器学习算法XGBoost构建的缺血性卒中死亡预测模型表现良好且稳定。

  • 2021-04-26
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基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

  • 2021-04-26
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基于遗传算法的渡船横渡航法寻优模型_孙志宏

目前,渡船横渡内河水域主要依赖船长的经验,依据周围水域的实时态势做出决策,无法对整条横渡航线进行整体把握。因此,所选择航法经常使渡船在航道中间,处于低速等待穿越时机的状态,横渡航行风险相对较高。建立安全评价模型,结合研究添加重要判据求得实际最近会遇距离,加入船舶尺度建立安全评价指标作为适应度函数阈值。应用遗传算法(Genetic Algdrithm, GA)建立基于遗传算法的内河横渡模型,综合考虑经济性、转向角度和转向点数量求取路径的适应值并执行遗传操作。试验选取长江某渡口真实交通流数据作为输入进行模型验证,导出迭代所得路径关键参数,经过专家对关键参数进行分析比对,所得航线的经济性、及时性和安全性均较为合理,构建的模型可应用于渡船横渡内河水域航法寻优中。

  • 2021-04-26
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物联网安全:安全问题分析

物联网的安全问题是多方面的,包括传统的网络安全问题、计算系统的安全问题和物联网感知过程中的特殊安全问题等。下面简要介绍物联网系统中一些特殊的安全问题。

  • 2021-04-26
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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