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5G与车联网的融合

自动驾驶实现技术路线分为自主式自动驾驶与车路协同式自动驾驶。自主式自动驾驶存在单车成本高、感知受限、决策准确性低、无法协同等问题,使得车路协同式自动驾驶成为发展趋势。车路协同需要高速、稳定、低时延的通信技术作为保障

  • 2021-03-25
  • 阅读578
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  • 9页
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区块链数字版权应用

版权是知识产权的重要组成部分,与文化和创新有着天然的联系, 强化版权保护是推动我国建设创新型国家,由文化大国向文化强国转 变的关键所在。然而,随着自媒体时代到来,数字内容创作门槛逐渐 降低,网络文学、图片、音视频等数字内容爆发式增长,数字内容市 场迎来迅速繁荣的同时,版权侵权问题日益严重。海量的数字内容通 过当下的互联网生态环境快速传播,数字内容的“可复制、非独占性、 易篡改性”等“先天不足”问题,导致数字版权侵权行为无所不在, 网络著作权官司纠纷频发。网络转载、短视频、动漫、网络直播、知 识分享、有声读物、网络影视、网络文学、网络音乐等领域,以及电 子商务平台、应用商店、网络云存储空间等平台都是盗版侵权的灾区。

  • 2021-03-26
  • 阅读577
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  • 50页
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MR1城市道路-路面、路基及其他设施(2008年合订本)国家建筑标准图集

MR1 城市道路-路面、路基及其他设施(2008年合订本)国家建筑标准图集

  • 2021-09-02
  • 阅读576
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  • 489页
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一套完整的车间现场管理手册

1.现场包含“现”与“场”两个因素。 2.“现”就是现在,现时的意思,强调的是时间性。 3.“场”就是场所,地点的意思,强调的是区域性。 4.“现”与“场”结合在一起,就是赋予了一定时间的特定区域。 5.对于制造型企业来说,现场就是生产车间。

  • 2023-01-16
  • 阅读576

2019上海区块链技术与应用白皮书

当前,数字经济高速发展,成为全球发展的新动能。区块链作为数字经济 重要组成部分,正在加速与实体经济融合,推动着传统的生产关系与商业模式的 变革。《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《软件和信息技术 服务业发展规划(2016-2020年)》、《中共上海市委关于面向全球面向未来提升上 海城市能级和核心竞争力的意见》等文件明确指出加快区块链等新技术的应用, 为上海市快速推进全球金融中心、科技创新中心的建设提供了契机。

  • 2021-03-26
  • 阅读575
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  • 84页
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小样本学习登上Nature!【小样本学习+多模态】

- AMFAR框架基于元学习范式,包含元训练和元测试两个阶段。 - 在元训练阶段,首先使用特定于模态的背骨网络提取查询样本和支持样本的动作原型的多模态表示。 - 利用查询到原型的距离计算模态特定的后验分布,并采用Active Sample Selection (ASS) 模块,根据模态的可靠性将查询样本分组。 - 设计了Active Mutual Distillation (AMD) 机制,通过双向知识引导流在模态间传输查询到原型的关系知识,从而提高不可靠模态的表示学习能力。 - 在元测试阶段,采用Adaptive Multimodal Inference (AMI) 进行小样本推理,通过自适应地融合不同模态的后验分布,更多地关注可靠的模态。

  • 2024-09-12
  • 阅读575

离心压缩机的事故处理汇总

离心式压缩机的性能受吸入压力、吸入温度、吸入流量,进气分子量组成和原动机的转速和控制特性的影响。一般多种原因相互影响发生故障或事故的情况最为常见,现将常见的故障可能的原因和处理措施,列于下面表中。

  • 2024-06-13
  • 阅读574

数字孪生辅助的直升机尾传动系统轴承与传动轴故障诊断

针对直升机尾传动系统故障数据不平衡问题,提出一种基于数字孪生和迁移学习的直升机尾传动系统 故障诊断方法。首先, 建立直升机尾传动系统刚柔耦合动力学仿真模型获取真实反映直升机尾传动系统工作状态的 高保真故障仿真数据。其次, 通过引入坐标可分离卷积和注意力机制的残差网络进行故障特征提取和分类。采用基 于高斯核函数的领域自适应方法缩小仿真数据和实验数据在特征空间的分布差异。为提高决策边界的鲁棒性,增强 类别之间的区分度, 引入边界正则化的交叉熵损失。经实验验证, 基于数字孪生和迁移学习的故障诊断方法, 可以 解决数据不平衡导致的深度学习故障诊断模型训练效果变差的问题, 使模型达到基于正常数据驱动的深度学习故障 诊断模型的性能水平。

  • 2024-05-17
  • 阅读572
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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