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基于深度学习的图像匹配技术一览

Simo-Serra 等人提出,该方法采用 Siamese 网络侧重训练难以区分 类别的样本,输入图像块对,将 CNN 输出的非线性 映射作为描述符,采用欧氏距离计算相似性并最小 化其铰链损失。该方法适用于不同的数据集和应 用,包括宽基线图像匹配、非刚性变形和极端光照变 化的情况,但该方法需要大量的训练数据来保证其鲁棒性。

  • 2022-01-10
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飞机结构数字孪生关键建模仿真技术

从飞机诞生之日起,飞机结构安全性设计的思想在随着实际工程实践的发展而不断演变。早期飞机结构设计的理念为静强度设计,也就是考虑飞机结构所承受的各种载荷工况,在强度分析中认为飞机的结构强度是恒定不变的[1]。但静强度设计没有考虑循环载荷对结构造成的疲劳损伤。1950年以后,出现了多起因结构疲劳引发的安全事故,也相应地诞生了多种抗疲劳设计的方法。安全寿命设计是最早广泛使用的疲劳强度设计方法。

  • 2022-01-07
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华为-Vo5G技术白皮书

华为5G无线网络规划解决方案白皮书 5G网络在频谱、空口和网络架构上制订了跨代的全新标准,以满足未来的应用场景。而这些新标准、新技术,给5G无线网络规划领域带来了很多挑战。

  • 2022-01-05
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电梯门系统

电梯门即装在电梯的门。电梯门从安装位置来分可以分为两种层门系统和轿门系统,装在井道入口层站处的为层门,装在轿厢入口处的为轿门。 层门设在层站入口处,根据需要,井道在每层楼设1个或2个出入口。层门数与层站出入口相对应。轿厢门与轿厢随动,是主动门,层门是被动门。其目的是为了提供安全和舒适,阻止人跌落电梯井道或被井道设备伤害。

  • 2021-12-30
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研究一种基于边缘计算的信息系统架构

在金融科技发展和行业竞争日益激烈的情形下,金融客户对移动化、场景化、智能化和人性化服务的期望与要求日益增加,企业数字化进程加快。金融服务已开启数字化革命的大门,嵌入用户日常生活,将逐步使商业银行等金融机构变得“无形”。在技术层面,未来银行需要从根本上构建大数据、云计算、人工智能等金融科技与业务结合的能力,打造全新的数字化IT架构。后疫情时代需要有颠覆性的数字化平台,需要依靠大数据、人工智能等一系列数字化能力来构建“五全信息”的数字化平台,即全空域信息、全流程信息、全场景信息、全解析信息和全价值信息。针对未来金融行业“去中心化”“开放化”“五全信息化”等趋势,本文提出雾架构的设想。

  • 2021-12-27
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5G开放式小基站的室内专用网络方案研究

垂直行业应用的多样化需求,催生更加丰富的建网模式。5G开放平台小基站具有开放、灵活、高性价比等优势,将助力5G基础网络建设的高效发展。从5G时代室内覆盖的挑战与趋势进行分析,提出应对该现状的基于开放平台小基站的5G数字室分解决方案,并探讨了其在典型行业应用的技术赋能。

  • 2021-12-27
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地铁5G覆盖创新组网方案研究

进入5G时代后,手机终端天线主要是2T4R/4T4R配置,因此,在一些重要的场景,5G基站、5G室内分布系统必须达到4路以上射频发射通道(即:信源侧至少能满足4T) ,才能使 5G 手机体验到四通道下载速率。但是,在一些存量室内分布系统中, 目前的硬件部署只满足2路射频发射通道(即:信源侧只能满足2T) ,地铁轨行区(隧道)就是如此。目前,在地铁轨行区的每个单向隧道内普遍采用部署两条平行泄漏电缆的方案进行隧道内的均匀“线覆盖” ,但是,一旦采用传统的5G合路方案,就只能提供2路射频发射通道,无法在此重要场景中充分体现5G网络的高速率特性。

  • 2021-12-27
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5G精品网络1.2GMps优化案例

新空口(NR)、网络切片和边缘计算是驱动第四次工业革命的三大关键性的5G技术。5G将会对大数据、人工智能、物联网、自动化、云计算、平台经济等领域产生重大影响。随着5G应用的不断涌现,5G网络从概念进入实际应用阶段。5G网络性能优化成为技术前沿研究课题。

  • 2021-12-27
  • 阅读88
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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