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TSN与5G融合部署需求及网络架构演进

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进,融合部署的重难点。

  • 2021-06-18
  • 阅读1372
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RFM模型算法报告

在拓展市场初期没有思路的时候,市场和运营同事绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销,不断的拓展客户、做回访维系客户感情,除了少数运气好的之外,大部分效果寥寥。真正的用户没有几个,到最后都便宜了羊毛党。不同阶段、不同类型的用户需求点不同,有的客户图便宜,有的客户看新品,有的客户重服务,大包大揽的营销运营,最后的结果就是凉凉。

  • 2021-07-01
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0402元件立碑改善案例分享_2020-11-15

立碑:又称吊桥、曼哈顿现象。立碑的根本原因是元件两边的润湿力不平衡。立碑原因与锡膏、零件、基版设计、回流焊都有直接关系,当立碑效应发生时都应予确认改善,藉以提高SMT生产良率。

  • 2021-12-17
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基于RF_AdaBoost模型的血液种属鉴别算法_魏曼曼

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林(Random Forest)和Ada Boost(Adaptive Boosting Algorithm)算法,提出了一种血液种属鉴别方法(RFAdaBoost).该方法将RF作为Ada Boost的弱分类器,以达到提高模型鉴别准确度,增强模型鲁棒性的目的.

  • 2021-06-16
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中药智能制造理论模型的构建

中药智能制造理论模型的构建

  • 2021-06-29
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基于NSGA_的应急生产任务多目标优化模型及算法研究_巩玲君

重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。

  • 2021-06-17
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计(Computer Aided Design,CAD)模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构;其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法;最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
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基于穷举_粒子群算法的大功率LED四热阻模型研究_段秀娟

针对目前LED寿命难以准确评估的问题,从LED热阻出发,将穷举法(Exhaustive Attack method,EAM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相结合,提出了基于穷举-粒子群算法的大功率LED四热阻模型。建立了LED的四热阻模型和系统约束条件,实现了LED热阻系统满足LED计算结温与实际结温差最小的优化目标。实验结果表明:EAM-PSO算法能有效解决LED四热阻计算问题,与LED两热阻模型算法比较,EAM-PSO算法能够更加准确的评估LED寿命。

  • 2021-06-18
  • 阅读1361
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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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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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