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超越恢复:面向灾害的组织韧性如何实现逆境反超

组织韧性是组织在遭遇严重风险时维系生存进而实现持续发展的根本。研究灾害情景下的组织韧性,目的是搭建韧性理论研究与应急管理实践的对话通道,以组织韧性研究的丰硕成果和管理启示指导灾害应急管理的研究与实践。本文基于灾害情景下的组织韧性研究问题,采用Citespace

防灾减灾 科技导报 灾害 聚类 灾害管理 2025-09-23 22:39  2

一种多模态时频域自适应聚类信号智能提取与降噪方法(完善中)

首先加载合成地震数据,然后添加高斯白噪声和50Hz电力线干扰模拟真实环境。系统提供两种去噪方法:基于短时傅里叶变换(STFT)的去噪器和基于连续小波变换(CWT)的去噪器。STFT去噪器通过时频分析、信噪比阈值处理和聚类分析来识别和增强信号成分,同时抑制噪声。

模态 聚类 频域 聚类信号 频域自适应 2025-09-11 15:56  3

多模态时频域稀疏信号自适应聚类增强检测与降噪(完善中)

算法用于检测和去除地震信号中的噪声,首先加载合成地震数据,然后添加高斯白噪声和50Hz电力线干扰模拟真实环境。系统提供两种去噪方法:基于短时傅里叶变换(STFT)的去噪器和基于连续小波变换(CWT)的去噪器。STFT去噪器通过时频分析、信噪比阈值处理和聚类分析

模态 聚类 频域 频域稀疏 自适应聚类 2025-09-11 15:45  3

一种时频域稀疏信号自适应聚类增强检测方法(完善中)

实现了一个完整的时频域稀疏信号处理系统的参数优化流程,首先加载示例地震数据,提取训练集并创建数据增强器,通过添加不同水平和颜色的噪声来模拟真实环境。然后使用Optuna超参数优化框架对去噪器的关键参数进行多目标优化,包括STFT窗口大小、重叠率、信噪比阈值以及

聚类 频域 帕累托 频域稀疏 自适应聚类 2025-09-11 16:00  3

Nature Methods | 告别聚类“玄学”:TCAT为T细胞研究带来可定量、可比较的分析新时代

在人体这个由亿万细胞构成的精密国度里,T细胞无疑是最富传奇色彩的卫士。它们是免疫系统的核心执行者,如同身怀绝技的特种兵,能够精准识别并清除被病毒感染的细胞、狡猾的癌细胞,甚至还能“记忆”曾经的敌人,以便在下次入侵时迅速反应。然而,这些细胞卫士并非千人一面。它们

玄学 naturemethods 定量 聚类 tcat 2025-09-10 17:25  3

基于环境语义感知的聚类联邦学习算法

在万物智联的时代,语义通信通过语义信息的精准理解与高效传递,为通信系统注入了更深层次的智能,成为未来通信技术的核心发展方向之一。特别地,通感一体化技术通过将通信与感知进行深度融合,已成为6G的核心应用场景之一。基于环境语义感知的通感一体化技术,能够在保障数据高

算法 联邦 聚类 语义 聚类联邦 2025-09-05 14:03  4

智能舆情监测系统能做什么?核心功能和作用深度解读

智能舆情监测系统通过AI技术重构信息处理流程,正在成为政务、企业、媒体等组织应对舆情风险的核心工具。那么,这款 “智慧利器” 究竟能做什么?从信息捕捉到决策辅助,它的功能覆盖了舆情管理的全生命周期。厦门,本文将来为各位解析智能舆情监测系统的具体功能与作用。

监测 智能 舆情监测 舆情 聚类 2025-09-04 19:24  5

某头部合资车集团——客户之声数据洞察及聚类派单项目

随着汽车行业的快速发展,年产销量突破数百万辆,消费者对产品、运营和服务的需求日益多样化、个性化,传统的客户反馈机制,如过去依赖每半月一次的人工抽样分析报告,已无法满足市场快速变化的需求。在这一背景下,上海某合资车集团(年服务客户超千万级)始终坚持“以客户为中心

llm 头部 合资车 聚类 dia 2025-09-04 20:23  3

【数智化案例展】某头部合资车集团——客户之声数据洞察及聚类派单项目

随着汽车行业的快速发展,年产销量突破数百万辆,消费者对产品、运营和服务的需求日益多样化、个性化,传统的客户反馈机制,如过去依赖每半月一次的人工抽样分析报告,已无法满足市场快速变化的需求。在这一背景下,上海某合资车集团(年服务客户超千万级)始终坚持“以客户为中心

智化 头部 合资车 聚类 智化案例 2025-09-04 20:19  3

细说Infoseek舆情系统的检测功能

Infoseek建立了覆盖全网60多万个信息节点的采集网络,包括新闻媒体、社交平台、论坛、短视频等各类公开渠道。通过多层级分布式采集架构,系统能够实现分钟级甚至秒级的信息更新频率,确保企业能够第一时间掌握相关动态。

舆情 信源 聚类 infoseek infoseek舆情 2025-09-03 17:52  4

MOOSE-Chem3重塑范式:AI「动态引导」实验,实现科学发现的飞跃

在化学、材料等前沿领域,每一次突破都离不开大量的实验验证,而实验往往代价高昂、周期漫长。传统 AI 模型虽然能 “纸上谈兵” 生成大量假设,但多停留在 “实验前假设排名” 阶段。即,AI 通过大模型(LLMs)的内部推理,预先筛选出一批假设。但这终究是 “纸上

科学 范式 实验 聚类 均方根误差 2025-06-05 15:26  11

太原理工大学等申请基于参数自适应麻雀搜索近邻传播流量聚类方法及装置专利,解决5G基站空载能耗高及手动定时节能受人为因素影响的问题

国家知识产权局信息显示,太原理工大学;山西通信通达微波技术有限公司申请一项名为“基于参数自适应麻雀搜索的近邻传播流量聚类方法及装置”的专利,公开号CN120045966A,申请日期为2025年02月。

基站 聚类 太原理工大学 流量聚类 空载 2025-05-27 20:20  13