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互联网浪潮对经济理论的冲击之商科人才培养创新

经济增长新常态这一概念2009年首先出现于西方,主要是指欧美发达国家在2008年国际金融危机之后,其经济将在结构性失衡原因没有根本消除之前而显得增长乏力,在一定时期内呈现出“低增长、高天业”的经常性的状态性征。

  • 2021-06-18
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数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合;交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
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智慧城市社区(亿达)

随着经济和技术的迅猛发展,人们的居住方式和生活方式正在发生全方位的变化,对居住环境的舒适性、便捷性、安全性提出了更高需要,也对社区管理与服务也提出更高的期待。因此,利用信息技术、智慧化技术、节能减排技术、物联网技术来打造智慧、绿色生态、环保节能、舒适便捷、体贴周到的人居新环境,成为未来地产发展的方向。

  • 2021-06-18
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基于自适应观测器的永磁同步直线电机模型预测控制系统设计

为了优化永磁同步直线电机的调速性能,解决永磁同步直线电机对速度传感器依赖程 度高的问题,该文设计一种带模型参考自适应观测器的永磁同步直线电机预测电流控制系统 (MPC-MRAS)。利用去除交叉耦合电动势的定子电压方程设计模型预测电流控制器,取代传统电流控制器;自适应观测器的参考模型利用电机的实际模型进行设计,可调模型利用估计的电流模型进行设计,电机估值速度通过参考模型和可调模型的电流差值设计的自适应律得出。该方案不仅降低电流控制器对电机参数的依赖程度,消除电流耦合对模型预测控制器的影响;同时,还使控制系统的复杂性和成本得到了简化,提高控制系统的控制性能和抗干扰能力。利用仿真软件搭建预测控制器和自适应观测器应用于电机控制系统验证所提控制策略的优越性。经过验证该控制策略可以实现对速度进行在线准确辨识,并且还可以有效地减少电流纹波和提高电流的跟踪性能。

  • 2021-06-18
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智慧市政主导智慧城市建设

智慧城市是数字城市的智能化,是数字城市功能的延伸、拓展和升华,通过物联网把数字城市与物理城市无缝连接起来,利用云计算技术对实时感知数据进行处理并提供智能化服务。

  • 2021-06-18
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工业互联网基本概念及关键技术(295+页 PPT)

工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产万,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。工业互联网是开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,属于泛互联网的目录分类。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

  • 2021-06-18
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基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型研究_许杨子

针对典型深度强化学习算法若干显性固有弊端,提出了一种改进深度强化学习算法,设计了基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型。引入智能体(agent)机制,Agent执行动作(action)并把当前收益(reward)和未来收益反馈给环境(environment)模拟策略网络,在有限马尔科夫决策过程中引入多重Q网络机制实现深度估值网络。以国家电网某电力公司为效能评价载体,基于谷歌的Tensorflow 1.2.1和OpenAI的Gym 0.9.2环境开发了验证环境并对模型进行了实证分析,仿真验证结果表明所提模型可以在较短的时间内处理多维波动非线性电力市场监预测模型,在稳定性、监测自主性、预测准确性、对抗环境下的模型性能等方面具有明显优势。

  • 2021-06-18
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可见_近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测_戎念慈

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。

  • 2021-06-18
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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