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随着物联网技术的日益成熟和云计算标准的确立以及各种智能终端的大规模出现,互联网数据呈指数增加,为数据建立索引至关重要,为此提出一种基于词频的Trie树索引快速构造算法,首先对索引字符串进行排序,然后对排序文件进行预处理,预处理生成一个三元组,分别由相同字符横向偏移、纵向偏移及字符组成. 快速算法依次扫描预处理数据的每一列,根据三元组的偏移跳过相同的字符前缀. 实验结果显示,本算法的时间明显少于传统构造算法,优于Aoe的双数组Trie构造算法. 相似文献
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金属零件基体中的非金属夹杂物不可避免且对基体力学性能影响严重,而锻造变形是使非金属夹杂物在金属基体中破碎和弥散的主要途径。以钢中常见的Al2O3硬性夹杂为研究对象,采用粉末冶金技术与3D打印熔覆成形技术相结合的方法制备了内含不同气孔率Al2O3夹杂的金属试样。进行含Al2O3夹杂金属试样在系列变形条件下的锻造试验,通过变形后Al2O3夹杂的形貌观察,研究分析了夹杂气孔率和锻造工艺参数(变形温度、变形速度、变形路径)对Al2O3夹杂破碎及弥散行为的影响。结果表明,夹杂气孔率越高,越易发生破碎行为。降低变形温度或提高变形速度可促进较高气孔率Al2O3夹杂的破碎及弥散;对于具有较低气孔率的Al2O3夹杂,提高变形温度是加剧其破碎程度的主要方式。同时变形路径的复杂化可显著提高Al2O3夹杂的破碎程度,促进其在金属基体中进一步的弥散。 相似文献
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在双相区锻造成形的某TA15钛合金模锻件表现出局部粗大的清晰晶缺陷.利用金相拼接技术及逐点统计手段对不同晶区的宏微观组织进行分析.研究发现清晰晶区域与模糊晶区域均表现为典型的双态组织.与模糊晶区域对比,清晰晶区域初生等轴α相(αp)含量略低,次生α相片层略厚且存有大量的粗大原始β晶粒,其平均尺寸可达模糊晶区域的3倍以上.对比研究表明,粗大的原始β晶粒是导致清晰晶缺陷最主要因素,依据试验分析结果给出了锻件出现低倍清晰晶的临界条件.采用模锻件同批次原材料通过热压缩试验,获得了该材料在不同变形条件下宏微观组织的变化规律,进而建立TA15钛合金原始β晶粒尺寸的预测模型,实现了低倍粗晶的可视化预测.研究表明动态相变是造成β晶粒粗化的最主要原因,是导致低倍组织出现清晰晶的根本原因.清晰晶对温度、变形量及应变速率均敏感,当其他条件一定时,变形温度越高、变形量越大及应变速率越小,出现清晰晶的倾向均比较越大. 相似文献
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智能物联网AIoT研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段, 存在大量问题和挑战。首先简述了AIoT技术产生的背景,明晰其定义和应用场景。以此为契机,构建了一个新型的面向智能信息处理的云边端融合AIoT架构。在给出AIoT研究体系的基础上, 详细探讨并比较了其各组成技术模块,包括AI融合IoT数据采集、复杂事件处理及协同、云边端融合研究、AI融合IoT安全及隐私保护和AI融合应用服务等方面的研究现状和解决方案。最后, 论述了AIoT未来的研究方向和发展趋势。 相似文献