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水务大脑人工智能平台及数字孪生应用技术要求

本期建设核心目标是构建水务大脑产品体系的人工智能基础平台,包括数据智能平台,并对数字孪生平台进行进一步细化,对相关水厂进行精细化建模,建设智能加药的水务机理模型,完成生产流程的数据可视化监控及分析。同时针对水务工程方面,建设工程项目管理平台对相关的生产任务进行科学有效合规的管理。

  • 2022-01-17
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数字孪生推动新型智慧城市建设升级

近年来,各省市加大了ICT技术在城市建设治理方面的投入,对城市信息化的认识也从数字城市、智慧城市升级为新型智慧城市。数字孪生作为新一代ICT领域的代表性技术之一,能够在虚拟空间中以较低成本模拟完成在物理空间中需要高成本才能实现的任务,在新型智慧城市建设中拥有广阔的应用空间。

  • 2022-01-17
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基于可信工业互联网标识构建5G数字孪生产业生态

随着在千行百业中的不断延伸,5G作为泛在感知网络成为万物互联的基础设施,连接物理世界的人与物并在其数字化模型的基础上通过数据进行感知与通信。面向产业互联的5G网络快速推动了工业互联网标识体系的发展,通过为联网的物体建立唯一的身份符号实现了万物互识,并能够在互联网上根据授权有效的分析其标识数据。而区块链技术的融入使得相关利益方能够对标识数据进行有效的确权、存证与溯源,从而保证标识数据的可信度,构建万物互信的基础 。最终,基于可信的标识数据企业可以将基于模型与数据融入人工智能、虚拟现实等软件技术构建物理实体的数字孪生体,并通过数字线程构建孪生体之间的交互场景,以数据驱动万物互动的方式实现一个还原现实、超越现实又反作用于现实的数字孪生系统。

  • 2022-01-17
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数字孪生城市将成为5G时代的关键应用

当今社会是科技大爆发的时代,从来不缺乏科技新概念,每年都会有新热点推出,云计算、大数据、物联网、VR、区块链、人工智能、数字孪生、5G等层出不穷。科技创新不仅给社会发展带来巨大推动力,同时也对人类社会乃至人类本身的演进产生了深远的影响。

  • 2022-01-17
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基于工作流技术的通信管理系统在电力通信运行中的应用

基于工作流技术的通信管理系统在电力通信运行中的应用基于工作流技术的通信管理系统在电力通信运行中的应用

  • 2022-01-17
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基于WEB的工作流技术在实验材料管理系统中的应用

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  • 2022-01-17
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基于数据库实现工作流管理系统的研究

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  • 2022-01-17
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基于Oracle数据挖掘技术的高职院校人力资源管理系统的研究与实现

基于Oracle数据挖掘技术的高职院校人力资源管理系统的研究与实现基于Oracle数据挖掘技术的高职院校人力资源管理系统的研究与实现

  • 2022-01-17
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

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