基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

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2020中国数据中台行业发展简析

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

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一种新型PD雷达目标跟踪检测模型与算法_王楠

针对脉冲多普勒（PD）雷达在跟踪低信噪比目标时,检测概率的降低会导致数据更新率降低,从而难以保证目标跟踪的稳定性的问题,文中提出了一种新的目标跟踪检测模型与算法来提高跟踪目标的测量更新概率。该方法通过利用目标跟踪过程中滤波预测信息提供的检测先验信息,设置一种最佳门限进行目标信号的检测,其中先验信息主要是目标在各个检测单元的预测存在概率。仿真结果表明,该方法有效提高了跟踪过程中雷达对低信噪比目标的检测概率,并且对跟踪精度有一定的改善。

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智慧微电网关键技术及项目案例探讨

微电网是由光伏、风力、柴油发电机、生物质能等分布式电源、用电负荷、监控保护、储能等自动化装置组成的能够实现内部基本用电量平衡的小型供电系统，该系统可以并网和离网运行。本文介绍了微电网与虚拟电厂、虚拟同步机的异同点，选取规划因子建立分析模型，解析了微电网中的稳态问题、谐波原因，采用分层控制技术调整优化系统的运行，最后结合案例来综合了解微电网建设中的关键技术与难点。

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基于FP_growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘_唐成龙

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘；利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

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云从科技AI服务器CW-IS1129产品规格V1.00701

由项目向产品化转型,需要推出公司自研服务器，以便公司产品在该服务器上能够高效率运行。当前阶段，依图、商汤等厂商均有品牌服务器产品，我司需要进行产品化补齐。

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物联网与工业自动化的关系

工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称。

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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。