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1.
刘静 《电信工程技术与标准化》2022,35(4):44-48
目前移动通信网络建设全面转向5G,4G网络建设投资大幅缩减。为保障4G网络投资效益长远、后续资本开支合理,对现阶段4G网络资源与当地市场发展情况进行合理、精准评估变得尤为重要。通过对特定区域内网络资源与业务发展匹配情况分析,结合市场发展需求,精准定位该区域网络能力提升与业务发展方向的重点。助力打造“技术先进、运营高效、质量领先”的高品质智慧精品网。进而强化“网随业动、业随网进”,驱动“网络优势”转化为“市场优势”。 相似文献
2.
在给定位姿重复性要求的前提下,寻找各关节随机运动精度的最优分配方案能够使协作机器人设计更加合理,对降低机器人制造成本有重要意义。首先,在机器人位姿重复性分析的基础上,建立了位姿重复性数学模型,该数学模型包含机器人位置重复性和姿态重复性;其次,以协作机器人KUKA iiwa 7为例,以关节运动误差最大化为优化目标,对该机器人位姿重复性进行优化综合,获得各关节随机运动精度的最优分配方案;最后,对KUKA iiwa 7机器人进行位姿重复性实验,结果验证了该方法的正确性,基于该方法的精度设计结果能够使协作机器人设计更加合理。 相似文献
3.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。 相似文献
4.
建筑师与结构工程师的合作是建筑作品创新的一种重要途径。建筑学与结构工程的细分带来建筑师与结构工程师多样的共事关系,影响建筑作品创新的角度。能够与建筑师展开对话、共同探讨创作的结构工程师,是创造型建筑师渴望合作的稀缺力量。作为擅长对话的结构工程师张准的访谈后记,本文尝试从一个侧面为期望转型的传统结构工程师提供一些成长的参考,为渴望对话的建筑师提供一些策略的参考。 相似文献
5.
《Information & Management》2020,57(2):103175
Business process management (BPM) research conceptualizes BPM culture as a type of organizational culture that supports BPM. No quantitative fieldwork has so far examined how such a supporting role manifests itself. We study the relationship between BPM culture, BPM methods, and process performance empirically. Our analysis of multiple survey data sets from a total of 581 practitioners of multiple industries suggests that BPM methods indirectly contribute to process performance by establishing a BPM culture. This finding updates the prevalent assumption that the correct application of methods yields direct performance benefits. We discuss several implications for theory and practice. 相似文献
6.
Data in business processes becomes more and more important. Current standard languages for process modeling like BPMN 2.0 which include the data flow reflect this. Ensuring the correctness of the data flow in processes is challenging. Model checking, i.e., verifying properties of process models, is a well-known technique to this end. An important part of model checking is the construction of the state space of the model. However, state-space explosion typically is in the way of an effective verification. We study how to overcome this problem in our context by means of reduction. More specifically, we propose a reduction on the level of the process model. To our knowledge, this is new for the data-flow analysis of processes. The core of our approach are so-called regions of the process model that are relevant for the verification of properties describing the data flow. Non-relevant regions are candidates for reduction of the process model, yielding a smaller state space. Our evaluation shows that our approach works well on industrial process models. 相似文献
7.
土壤水分在土壤监测中是一项重要的指标,对于农业生产、生态环境以及水资源管理有着重要的影响。随着遥感建模与反演理论的不断成熟,其逐渐成为分析土壤指标的重要技术与手段。因此,利用光学影像与雷达影像数据,以大兴安岭地区漠河市为研究区域,分别建立以Landsat 8为数据源的土壤水分反演模型和由Landsat 8影像数据与GF-3卫星数据协同反演的土壤水分反演模型,将反演结果与实际测得数据进行对比验证,并评价所建立的反演模型。结果表明:①对研究区地温进行反演,利用地表温度(Ts)与归一化差异湿度指数NDMI构建Ts-NDMI特征空间,结合实测数据可以发现Ts-NDMI特征空间土壤水分反演模型的反演结果与实测土壤含水量为负相关性;②协同GF-3卫星数据和Landsat 8遥感影像数据所建立的土壤水分反演模型能得到质量较高的反演结果,且在高植被覆盖度地区,利用该协同反演模型得到的反演结果比利用单一光学数据源所建模型得到的反演结果精度高,为今后高植被覆盖度地区土壤湿度的研究提供了新途径。 相似文献
8.
随着电子商务和互联网的发展,数据信息呈爆炸式增长,协同过滤算法作为一种简单而高效的推荐算法,能在一定程度上有效地解决信息爆炸问题。但是传统协同过滤算法仅通过单一评分来挖掘相似用户,推荐效果并不占优势。为了提高个性化推荐的质量,如何充分利用用户(物品)的文本、图片、标签等上下文信息以使数据价值最大化是当前推荐系统亟待解决的问题。对此,提出了一种融合多种类型上下文信息的协同过滤算法。以用户商品交互信息为二部图,根据不同类型上下文的特点构建不同的相似度网络,设计目标函数在多种上下文信息网络的约束下联合矩阵分解,并学得用户商品的表示学习。在多个数据集上进行了充分实验,结果表明,融合多种类型上下文信息的协同过滤算法不仅能有效提高推荐的准确度,而且能在一定程度上解决数据稀疏性问题。 相似文献
9.
With the rapid development in business transactions, especially in recent years, it has become necessary to develop different mechanisms to trace business user records in web server log in an efficient way. Online business transactions have increased, especially when the user or customer cannot obtain the required service. For example, with the spread of the epidemic Coronavirus (COVID-19) throughout the world, there is a dire need to rely more on online business processes. In order to improve the efficiency and performance of E-business structure, a web server log must be well utilized to have the ability to trace and record infinite user transactions. This paper proposes an event stream mechanism based on formula patterns to enhance business processes and record all user activities in a structured log file. Each user activity is recorded with a set of tracing parameters that can predict the behavior of the user in business operations. The experimental results are conducted by applying clustering-based classification algorithms on two different datasets; namely, Online Shoppers Purchasing Intention and Instacart Market Basket Analysis. The clustering process is used to group related objects into the same cluster, then the classification process measures the predicted classes of clustered objects. The experimental results record provable accuracy in predicting user preferences on both datasets. 相似文献
10.