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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法_任帅

针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。

  • 2021-04-30
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配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法_郭壮志

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解;利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性;无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。

  • 2021-04-30
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基于多元线性回归算法的5G基站能耗模型_帅农村

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度达到0.99以上。

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人工智能-python数据挖掘

人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

  • 2021-04-30
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泰克:以科技创新推动院校人才培养实践

两大主题建设内容: 1.专业群(包括信息技术专业群和其他优势专业群)建设。 2.产业学院建设(包括引入华为载体资源平台和服务):人才培养高地建设、技术服务高地建设; 打底座、插板卡、跨界融合、提供社会化服务。 1、通过信息技术专业群建设打造全校新一代信息技术底座; 2、通过产教融合,将全校专业群融合到信息技术底座上; 3、整合全校专业群资源,以产教融合方式建设校级产业学院提供社会化人才培养和工程项目服务; 4、整合产业学院及专业群的资源,以产教融合的方式建设创新研究院;

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中国政企智能制造业务部:数字化工厂顶层设计

数字化工厂是迈向智能工厂的基础,数字化工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

  • 2021-04-30
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信息系统的组成

信息系统的组成越来越复杂,但其基本组成要素大致相同。信息用户是信息系统的具体使用者,信息系统是为信息用户提供信息处理服务的人造系统。所以人是 信息系统的主导。信息系统的运行还依托于计算机硬件、软件、数据库系统和网络技术。

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德客易采协同供应链整体介绍

江苏德客易行网络科技有限公司是一家专注于企业采购协同管理的互联网公司。注册资金1000万。自公司成立以来,始终坚持“协同创造价值”的经营理念和价值定位,不断赢得客户信赖,是国内主要的企业采购协同管理解决方案提供商。 我们集合了行业优秀的技术人才、资深的采购专家以及信息安全专家,专注于提供全流程、全功能、企业级采购协同平台解决方案,为提升企业管理水平而不懈努力

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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

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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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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