浅谈自行车新品类的开发

如果在百度网上搜索“新品类”这个关键词的话你就会找到一堆有关新品类的文章，“新品类”这三个宇近两、三年已频繁地出现在各类财经杂志、网络等媒体上，只要你留意就能在市场上见到很多属于新品类的产品，新品类作为一种有效的营销战略已令不少新兴企业异军突起，也使一些老企业长盛不衰，如今，各个行业都在呼吁要关注新品类战略。     

微机联锁站场数据自动生成软件的研制

针对目前微机联锁软件设计的现状,提出了一种能自动生成站场数据的方法,并在VC 4.0FOR WIN95下实现了信号设备测控软件的开发,还提出了一种较为通用的二维平面图搜索策略。     

人工智能的搜索策略在物料管理系统中的应用

人工智能中的搜索策略广泛地应用在许多领域.在分析人工智能的搜索策略-宽度优先搜索算法的基础上,在开发的物料管理系统中采用了该算法.物料管理系统是某工厂CIMS工程的一个子系统,采用人工智能的搜索技术对大型数据库的数据进行处理,大大提高了程序的执行效率和速度,优化了程序设计,该系统已投入实际应用.     

基于知识管理的网络办公系统的设计和开发

首先介绍了OA的演变过程和知识管理的基本概念,然后根据实际的开发经验提出了知识管理如何应用在OA中的一种框架和实现方法.     

航运业首个环境效率技术在线搜索工具问世

近日．Fathom公司推出了CTech工具，这是首个应用于航运业的环境效率技术搜索工具．它能够为船东和运营商、融资者以及投资商等提供全面且精确的技术分析，帮助他们了解以及对比不同的技术供应商。工具拥有节能减排计算、方案研究和同行评审等程序．使他们能够依据所得到的信息制定更加灵活的方案。Fathom公司总经理AIisonJarabo表示，在技术领域进行正确的投资能够为船东节省资金。     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。