第一章 人工智能发展概述 1.1 全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级 1.2 中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地 第二章 人工智能算力及应用现状 2.1 芯片：应用需求日渐丰富，催生芯片多元化发展 2.2 服务器：多元开放、绿色节能成为发展方向 2.3 云服务：AI 与云加速融合，推动业务创新 2.4 算法模型：巨量化成发展趋势，预训练模型为创新基础 2.5 应用：算力与应用协同发展，推动场景多元化 第三章 中国人工智能计算力发展评估 3.1 行业概况及排名 3.2 地域概况及排名 第四章 IDC建议 4.1 技术供应商建议 4.2 产业发展建议 4.3 行业用户建议

作为炼钢厂的关键设备，风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务，实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析，建立了基于Wiener过程的状态退化模型，在首达时间的意义下，推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式，提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法，从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明，相对于文献中的方法，本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性

不采用传统接触力模型自下而上的高炉料面形状计算方法，而是根据土坡力学颗粒物质堆积理论，提出了新的基于堆积法的高炉料线形状融合计算方法，直接对料面形状进行计算.围绕高炉多环布料的炉料堆积特点，结合炉顶六点阵列雷达，获得了料面形状计算的边界条件，弥补了传统料型计算靠十字测温加机械探尺的经验估算.新方法通过高炉布料规律及炉料颗粒的物理堆积插值方法，采用贝叶斯数据融合方法和分段三次Hermite插值，结合布料体积约束条件，完成了理论计算与测量修正的结合.实测结果表明：料面形状融合法比传统单独的料面估算法，测量精度提高4.8%，料面分辨率提高27.2%，使布料控制可以更加精准和有针对性

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

基于热电偶实测温度,建立了包晶钢宽厚板坯连铸结晶器有限元传热模型和热流密度非线性估算模型.应用模型反算获得包晶钢宽厚板坯结晶器的热流密度,在与热平衡计算得到的平均热流密度进行比较后,阐述了模型的有效性,并分析了实际生产条件下结晶器铜板的温度分布规律.结晶器宽面和窄面的平均热流密度分别为1.141和1.119 MW·m-2.温度在靠近结晶器背面呈波浪形分布,最大温差为29.6℃,然而在远离背面位置,温度变化平缓.随距弯月面距离的增加,温度呈降低趋势,然而在距结晶器出口附近出现回温现象.同时宽厚板坯连铸结晶器的热流密度和温度分布均有别于传统板坯连铸

海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

一、计量经济学基本概念 1.计量经济学 2.计量经济学的产生 3.计量经济学的定义 4.计量经济学的地位 二、计量经济学与相关学科的关系 三、计量经济学的学科体系 1、广义计量经济学和狭义计量经济学 2、初、中、高级计量经济学 3、理论计量经济学和应用计量经济学 4、经典计量经济学和非经典计量经济学 5、微观计量经济学和宏观计量经济学 四、建立计量经济学模型的步骤和要点 1、理论模型的设计 2、样本数据的收集 3、模型参数的估计 4、模型的检验 5、计量经济学模型成功的三要素 五、计量经济学的应用 1、结构分析 2、经济预测 3、政策评价 4、检验与发展经济理论

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性