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如何利用机器学习技术来进行企业需求预测

机器学习是一门多领域交叉学科,涵盖概率论、统计学、计算机复杂算法等知识,利用计算机工具实时模拟人类学习方式,并将现有数据进行知识体系结构的科学划分来有效提高学习效率。本文将主要讨论机器学习如何帮助简化需求预测和提高准确性。 企业需求预测是预测未来产品需求的流程,需求预测有助于品牌制造商决定应该生产什么,并引导零售终端如何进行合理的库存计划。

  • 2022-01-05
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数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中,应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释(interpretable)、可泛化(generalizable)、可说明(explainable)和可认证(certifiable)的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容:历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下,讨论最近的算法和技术应用趋势。

  • 2022-01-05
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下一代有源相控阵雷达设计趋势

有源电扫描阵列(AESA)技术最近的发展趋势正在瞄准卫星和无人机(UAV)上的新型雷达有效载荷,这些载荷可以和现代化地面、机载以及舰载雷达一起,通过改良的情报、监视、侦查(ISR)系统,帮助军事决策者应对瞬息万变的军事行动需求,并更好地把握战局态势。这些雷达载荷在尺寸规模和工作性能方面催生的需求正在逐步被新的架构设计和系统能力所解决,而正是诸如GaN功率放大器(PA)、新型微波单片集成电路(MMIC)、“extreme”MMIC器件、“超越摩尔定律”的异质集成、收发(T/R)模块成本缩减、新型毫米波硅基集成电路(IC)、光电集成等这些微波和信号处理技术的发展使得这一切成为可能。

  • 2022-01-05
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解读萨德反导系统的雷达探测距离

THAAD作为专门用于对付大规模弹道导弹袭击的防御系统,其独特优势是在防御大规模导弹威胁的同时, 为作战部队提供更加灵活的使用选择。其目的不是取代而是补充MIM-104防空导弹以及海军宙斯盾弹道导弹防御系统、 陆基中段防御系统和美国在世界各地部署的预警雷达与传感器,从而使美军具备多层弹道导弹防御能力,是战略性进攻武器 。2016年7月8日美国和韩国正式宣布将在韩国部署THAAD,引发韩国国内巨大争议以及本地区国家强烈不满。

  • 2022-01-05
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针对毫米波应用的电路材料选择

对于通信设备或其他等一些应用,毫米波频段非常具有吸引力,因为从30GHz到300GHz范围内有非常宽的可用频带资源。但是寻找此频段内性能卓越且价格低廉的印刷电路板(PCB)材料是一个巨大挑战。然而,通过对毫米波频段PCB材料关键参数和特性的理解,如不同PCB材料对不同电路性能的影响等,找到适合于此频段内应用的PCB材料是完全可能的。

  • 2022-01-05
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浅谈国内外太赫兹计量技术

近日,相信大家都知道,国家国防科技工业局批准和发布了“太赫兹源辐射参数校准技术”计量技术规范,标准编号为JJF(军工)118-2016。该技术规范规定了太赫兹源辐射参数的计量性能要求、校准条件、校准方法、校准结果表述及复校时间间隔等。那么问题来了,要问太赫兹计量技术哪国强?待小编给您简单介绍一下国内外太赫兹计量技术的研究现状。

  • 2022-01-05
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看懂相控阵雷达工作原理及类型简介

我们知道,蜻蜓的每只眼睛由许许多多个小眼组成,每个小眼都能成完整的像,这样就使得蜻蜓所看到的范围要比人眼大得多。与此类似,相控阵雷达的天线阵面也由许多个辐射单元和接收单元(称为阵元)组成,单元数目和雷达的功能有关,可以从几百个到几万个。这些单元有规则地排列在平面上,构成阵列天线。利用电磁波相干原理,通过计算机控制馈往各辐射单元电流的相位,就可以改变波束的方向进行扫描,故称为电扫描。辐射单元把接收到的回波信号送入主机,完成雷达对目标的搜索、跟踪和测量。每个天线单元除了有天线振子之外,还有移相器等必须的器件。不同的振子通过移相器可以被馈入不同的相位的电流,从而在空间辐射出不同方向性的波束。天线的单元数目越多,则波束在空间可能的方位就越多。这种雷达的工作基础是相位可控的阵列天线,“相控阵”由此得名。

  • 2022-01-05
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化解射频和微波设计挑战的六个技巧

射频和微波电路中经常用到倒角,以减小馈线与电容器之间的分段不连续性电抗,从而改善MMIC 的频率性能。90o 拐角与倒角之间的距离至关重要。因此,设计人员需要采用自动方法来基于设计指定需要生成的倒角比率。PCB 设计工具如果能够基于设计规则自动强制实施需要生成的倒角比率,设计人员和工程师将会从中受益,在节省时间的同时提高设计质量

  • 2022-01-05
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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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1ms城市算网创新应用汇编(2025年)

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2025年企业数字化转型指数报告

当前,全球新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”,并在人工智能等新技术推动下,迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点,既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑,亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点,亟需通过系统性、引领性的研究框架,基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平,为政策制定者提供精准施策的科学依据,为转型各方指明创新发展的方向路径。

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