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基于时空数据的地下空间基础设施智能监测系统 Review
杜博文, 叶俊辰, 朱合华, 孙磊磊, 杜彦良
《工程(英文)》 2023年 第25卷 第6期 页码 194-203 doi: 10.1016/j.eng.2022.07.016
基于时空大数据的智能感知、机理认知和劣化预知,不仅促进了基础设施安全的发展,同时也是基础设施建设向智能化转变的基础理论和关键技术。地下空间利用的发展,形成了深、大、聚的三大特征和立体的城市布局。
孙曦,吕志民
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期 页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304
空中交通延误传播动力学的时空网络视角 Article
Qing Cai, Sameer Alam, Vu N. Duong
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第4期 页码 452-464 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.027
采用嵌入时空距离的混合蚁群算法求解一类受限车辆路径问题 Research Article
冯振辉1,2,肖人彬1,3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第7期 页码 1062-1079 doi: 10.1631/FITEE.2200585
大鼠周围神经诱发脑皮层电位时空图——一种研究脑对周围神经反应模式的新方法 Article
殷晓峰, 邓玖旭, 陈博, 金博, 谷馨怡, 齐志丹, 冷坤鹏, 姜保国
《工程(英文)》 2022年 第14卷 第7期 页码 147-155 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.018
基于惯性能时空最优分布的高加速轻载机构精密定位方法 Article
陈新,白有盾,杨志军,高健,陈贡发
《工程(英文)》 2015年 第1卷 第3期 页码 391-398 doi: 10.15302/J-ENG-2015063
高速运动精密定位是微电子封装设备中高加速轻载执行机构的基本运动需求。本文推导了高加速机构瞬态非线性动力学响应方程,揭示了刚度、频率、阻尼 (与材料空间布局相关) 和驱动频率 (与运动规划相关) 是主要影响因素。据此,在满足高加速机构精密定位的条件下,笔者提出了一种基于最优非线性动力学响应的结构优化和速度规划新方法。在结构优化中,首先分析了目前流行的基于等效静态载荷的柔性多体动力学优化方法未充分考虑惯性载荷的不足,然后提出了基于等效模态的柔性多体动力学最优动态响应优化新方法;在速度规划上,针对传统的几何光滑方法不能反映系统动态特性的缺陷,提出了基于变边界条件非线性动力学响应优化的速度规划新方法。将所提方法应用到高速固晶焊头的优化设计中,通过结构优化,降低振幅超过20%,再经非对称变加速规划,缩短定位时间超过40%。本文提出的方法为微电子封装类装备等高加速轻载机构精密定位的实现提供了有效的理论支撑和解决途径。
杨炳儒,唐菁
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第1期 页码 56-61
矫梅燕,周自江
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第9期 页码 1-6
利用1954—2001年中国大陆681个站的气象资料,分析了中国沙尘暴的时空分布特征和分级标准,给出了沙尘暴若干观测事实。
大数据存储技术综述 Review
Aisha SIDDIQA, Ahmad KARIM, Abdullah GANI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第8期 页码 1040-1070 doi: 10.1631/FITEE.1500441
李成名,刘晓丽
《中国工程科学》 2013年 第15卷 第5期 页码 4-7
郭建宁,陆书宁,赵祥
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第6期 页码 70-75
文章分析了国外对地观测数据处理中心的发展趋势,指出了我国对地观测数据管理中存在的问题与差距,提出了我国对地观测数据中心的建设方案:建立数据处理中心并提供深层次服务;建立数据共享机制,促进数据共享与服务;资源优化与整合。为了促进陆地观测数据共享与应用,必须建立国家陆地观测数据中心,建立的数据中心包括数据处理、归档、分发与服务。国家对地观测数据中心必将改善对地观测数据共享与应用,满足对地观测数据的需求。
基于数据互联服务的隧道新奥法施工构想与初探 Article
杜博文, 杜彦良, 徐飞, 贺鹏
《工程(英文)》 2018年 第4卷 第1期 页码 123-130 doi: 10.1016/j.eng.2017.07.002
面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习 Review
徐基珉, 洪暖欣, 许哲宁, 赵洲, 吴超, 况琨, 王嘉平, 朱明杰, 周靖人, 任奎, 杨小虎, 卢策吾, 裴健, 沈向洋
《工程(英文)》 2023年 第25卷 第6期 页码 66-76 doi: 10.1016/j.eng.2022.12.008
近年来,数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同,数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此,建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本,提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题,如隐私和定价,但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解,本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题:数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系,本文提供了一个数据生态系统的全貌,其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成,而数据处理者出于创新或运营目的获取数据,并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能(AI)能够长期有益于人类社会的发展,人工智能算法需要通过数据保护法规(即隐私保护法规)进行评估,以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。
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