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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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大数据智能审计助推企业高质量发展_楚文光

实施大数据智能审计是贯彻落实国家科技强审战略、提高审计监督效能、促进企业高质量发展的重要举措。本文以五凌电力大数据智能审计应用实践为例,阐述了大数据智能审计平台建设背景、建设内容、应用成效、面临的难点及下一步拓展思路,为实现数智赋能审计,构建智能化内部审计体系,推动企业高质量发展提供参考与借鉴。

  • 2021-06-18
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改进的PM模型的医学超声图像去噪算法_晏满钰

为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型(PM模型)。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。

  • 2021-06-18
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中,我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论,比如参数估计、假设检验等。从本节开始,我们将开启一个全新的领域,即回归分析。回归分析是用来干什么的呢?简单来说,就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的,参数的、非参数的,一元的、多元的,低维的、高维的,各种各样,不尽相同。因此,回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实,回归分析不仅仅是一类技术方法,它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上,可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说,回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢?因为在这种思想的指导下,实践中的绝大多数业务问题,都可以被规范成为一个数据可分析问题,然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰,也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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基于混合遗传算法的岛礁物资补给任务规划模型_刘晨生

当前,我国海洋岛礁权益的维护很大程度上依赖岛礁驻守官兵,岛礁物资补给对维护海洋权益至关重要。本文综合考虑地理因素、经济成本、保障能力和不确定天气等因素,建立多目标任务规划模型,运用基于模拟退火操作的遗传算法求解模型,对岛礁物资补给任务进行了优化。

  • 2021-06-17
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工业互联网标识解析 VAA编码导则

工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经中枢。目前全球范围内已存在Handle、OID等多种高速创新发展的标识体系,分布式身份等新型标识体系不断涌现。我国工业互联网标识解析体系建设采用融合技术路线,兼容VAA、BID、GS1、Handle、OID、Ecode等多种国际主流标识体系。

  • 2021-12-10
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统计学入门-第三章 假设检验:带有不确定性的决策问题

从本节开始,我们将开启一个全新且重要的内容:假设检验。作为一位有多年执教经验的老师,有一个很深的体会,那就是:假设检验不好教,很不好教!假设检验的整个思维方式,似乎跟普通人的思维方式非常不同。因此,学生们学习理解起来非常困难。事实上,我不是唯一一个碰到这个挑战的统计学老师。很多其他同仁也有类似的困惑。这不禁让我们深深思考:这是为什么?这个问题应该如何解决?

  • 2022-08-02
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动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法_王鹏

为满足我国通用航空器动态预测的迫切需求,提出了动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法。该算法根据错误报告点预测信息动态扩展新蚁巢,根据蚁巢间的相互排斥性将扩展的新蚁巢与临近蚁巢间的路径点添加到路径禁忌区,从而减少路径点选择范围,降低迭代次数及收敛于局部最优解的概率,在提高算法正确率的同时兼顾搜索效率。仿真实验表明该算法能够满足通用航空器动态预测的业务需求,为保障通用航空器安全飞行提供技术参考。

  • 2021-06-17
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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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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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