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提出了称为动作组件库的设计来支持分层的多agent应用集成框架。首先,提出采用由上层agent协调下层agent执行的企业应用集成方式的原因,说明了动作组件库的设计以及如何集成动作组件库的动作实例来支持下层agent完成特定目标。通过一个场景的实现说明动作组件库如何在应用集成中发挥作用。在分层的应用集成框架中,动作组件库的设计为上层agent提供统一的接口来协调下层agent的运行,从而使下层职能agent可以并发地执行业务过程,提高系统运行效率,减少局部流程变化对于整体流程的影响,最终使用户能够采用基于 相似文献
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许多自然场景图像中都包含丰富的文本,它们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一,该任务主要包括文本检测与识别。传统的文本检测和识别方法依赖于人工设计的特征和规则,且模型设计复杂、效率低、泛化性能差。随着深度学习的发展,自然场景文本检测、自然场景文本识别以及端到端的自然场景文本检测与识别都取得了突破性的进展,其性能和效率都得到了显著提高。本文介绍了该领域相关的研究背景,对基于深度学习的自然场景文本检测、识别以及端到端自然场景文本检测与识别的方法进行整理分类、归纳和总结,阐述了各类方法的基本思想和优缺点。并针对隶属于不同类别下的方法,进一步论述和分析这些主要模型的算法流程、适用场景和技术发展路线。此外,列举说明了部分主流公开数据集,对比了各个模型方法在代表性数据集上的性能情况。最后总结了目前不同场景数据下的自然场景文本检测、识别及端到端自然场景文本检测与识别算法的局限性以及未来的挑战和发展趋势。 相似文献
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水库管理工作就是水库的利用与管理,是水利工作的一项重要内容。利用是指发挥它的功能和效益,管理是为了确保水库的安全及延长其寿命。然而,由于各种原因,许多水库都不同程度存在一些病险问题,特别是20世纪六七十年代文革期间,由民工投劳建成的水库问题较大较多。加强水库科学管理,是面对水资源的严重不足和短缺,做好水资源的节约、保护和科学高效的利用,以水资源的可持续利用支持经济社会的可持续发展的关键。 相似文献
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陵水17-2气田群为我国南海西部海域首次自营开发的深水高产大型气田,平均作业水深为1500 m。深水油气开发不仅需要克服恶劣的海上环境条件,而且面临浅部地层成岩性差、隔水导管及钻柱力学机制复杂、井控要求高等诸多技术难题。针对这些难题,采取周密的钻井技术措施,包括钻机能力评估、高精度水下定位系统、安全避让距离设计及定向井轨迹设计等,并重点应用隔水导管及水下井口稳定性分析、表层导管入泥深度校核、喷射钻进下表层导管等关键技术,安全高效地完成了钻井作业。陵水17-2项目顺利开发,进一步固化海上深水钻井安全高效的作业模式,为后续深水油气田的勘探和开发提供参考和借鉴。 相似文献
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起皱、开裂和回弹是汽车覆盖件冲压成形时产生的主要质量问题,直接影响零件表面、尺寸和形状精度。以加强梁为例,利用Dynaform软件对冲压成形过程和回弹进行仿真模拟,采用正交试验和极差分析法,以最小厚度、最大回弹量、开裂和起皱为评价考察指标,研究了压边力、冲压速度、摩擦系数和凸凹模间隙对厚度和回弹的影响规律,优化冲压工艺参数和模具形面。将模拟分析得到的最小厚度值和最大回弹量与实际零件对比,验证了优化方案的合理性与模拟结果的准确性。有效地将零件厚度控制在0. 85~1. 15 mm之间,回弹控制在1. 1 mm以内,减少了修模次数和缩短了生产周期。 相似文献
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薛洋 《中国石油和化工标准与质量》2011,31(2)
本文从胜利油田安全环保中存在的问题出发,针对问题,提出了多种有利于提高胜利油田安全环保水平的策略方法.最后得出:要不断的研究安全环保策略方法,以便搞好安全生产和环境保护工作,创造一个安全、和谐的生产、工作和生活环境. 相似文献
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水利工程建设中,施工质量的好坏以及优劣都关系着整个工程的成败。它关系着人民群众的安危以及生命健康,是工程建设的过程中最可靠、经济以及高效环保,保证使用安全能够正常工作的施工工程。本文主要依据对水利工程质量管理的相关阐述,分析水利工程建设在施工过程中存在的问题,针对此提出了要加强水利工程建设的质量管理的措施,以期对其他工程有所帮助。 相似文献
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为在保证任务服务质量(QoS)的条件下提高容器云资源利用率,提出一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先,在云计算服务排队模型的基础上,通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化;然后,在任务QoS的约束下,构建资源功耗的最小化目标函数;最后,利用李雅普诺夫优化方法求解最小资源功耗目标函数,获得在线的任务和容器资源的优化调度策略,实现对任务和资源调度进行整体优化,从而保证任务的QoS并提高资源利用率。CloudSim仿真结果表明,所提的任务和资源调度策略在保证任务QoS的条件下能获得高的资源利用率,实现容器云在线任务和资源优化调度,并且为基于排队模型的云计算任务和资源整体优化提供必要的参考。 相似文献
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