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1.
电话营销作为广告营销的一种主要方式,在广告营销过程中起着重要作用,根据这一营销特征,就如何面对客户在电话中拒绝提出相应的应对技巧,以赢得客户。 相似文献
2.
SMA-MR复合型阻尼器 总被引:5,自引:0,他引:5
利用形状记忆合金超弹性、形状记忆特性和MR液的材料特性,提出了SMA-MR复合阻尼器,建立了阻尼器的理论模型。通过输入正弦波得到小震、大震时相应的滞回曲线,并对一单层框架进行输入El Centro地震波下的减震效果分析,比较了SMA-MR阻尼器、仅有SMA和仅有MR作用下的减震效果。结果表明,所设计的SMA-MR阻尼器具有卓越的阻尼性能,对大震、小震的控制实现了自适应的智能性。 相似文献
3.
当前,时空信息、定位导航服务已成为重要的新型基础设施,在通用人工智能的驱动下,大模型引领的智能时代已经到来,越来越强大的大模型将在测绘时空信息智能处理与应用中发挥越来越重要的作用。以大模型为研究范式,总结大模型在测绘时空信息智能处理的现状与进展,分析大模型在测绘时空信息智能处理面临的挑战,阐述多模态融合与理解架构设计、提示工程优化微调以及人在回路引导决策3个核心方面在时空信息测绘大模型中的关键作用。针对行业理解深度、数据安全隐患、内容可信度保障以及训练部署成本优化4个方面,展望时空信息测绘大模型面临的挑战与发展趋势。
相似文献4.
传统分布式文件系统中的副本量控制策略,主要是从内部资源的角度考虑副本的创建,未考虑外部需求的变化。这种策略不适合部署在以服务为基础、内部存储资源丰富的智慧城市云存储中心上。提出了一种结合数据安全(最小副本量)和服务需求(最优副本量)的副本量控制模型。模型中采用基于双时间粒度预测算法预测文件流行度,依据文件的流行度和系统资源动态调整云中副本数量。仿真实验结果表明,本文采用的动态副本机制在应对突发的大规模并发访问方面有显著优势;同时,相比常规的基于访问频率的动态副本,本文策略的存储资源占用量更少。 相似文献
5.
城市大数据信息图谱相较于传统地图信息平台而言,具有可定位、可视化、实时监测的特点;同时,将城市信息图谱平台精确落实到空间地块,则能实现从表层到深层对城市各系统、各单元的全面、综合的信息表达与联动分析。基于此,本文通过大数据采集、人机互动技术及谷地软件等方法,形成从建筑单体-用地地块-道路红线-街区单元-地形地貌的三维建筑精度的城市空间数据库,进而建构出城市多源大数据全信息复合数据库,这一数据库涵盖城市绿化系统、城市市政系统、城市微气候系统、城市产业系统、城市人车系统以及城市意象系统。在此基础上,通过Arc GIS平台将空间形态数据库与复合数据库进行空间耦合,形成基于统一空间坐标系的城市空间大数据信息图谱的基础模型;根据城市规划、城市设计与管理需要进行多对象的大数据组合与相关性分析,获得多源数据融合特征综合信息,进而优化规划和设计的科学决策。 相似文献
6.
7.
8.
耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究 总被引:1,自引:0,他引:1
有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明:深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。 相似文献
9.
随着城市化进程加速,城市范围迅猛扩大,人口急剧膨胀,高层建筑林立,地下空间开发规模化,面临着水资源贫化、地质环境恶化和地质灾害频发等巨大挑战.为了有效地应对挑战,迫切需要在城市多要素地质环境调查并建立完善的信息系统的基础上,开展面向“智慧城市”的精细、全息三维地质建模,即建立新型的城市“玻璃国土”,实现城市地质环境时空透视,然后利用传感器、物联网和云技术,建立城市地质资源、地质环境和地质灾害动态监测数据链,最后基于地质科学大数据的同化、融合和挖掘技术,进行智能预警和管控. 相似文献
10.
WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献