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基于压电作动器的舰载机柜主动减振试验研究

振动．测试与诊断 2020年第6期40卷 1165-1171,1235页

作者：秦一凡陆洋马逊军王风娇南京航空航天大学航空学院南京210016 武汉第二船舶设计研究所武汉430205

安装有精密电子设备的舰载机柜具有很高的减振要求,尝试采用主动控制方法实现舰载机柜的多频振动控制。首先,基于叠堆压电作动器,建立了一套模型机柜主动减振试验系统;其次,进一步考虑舰载机柜的减振需求,采用多频并联结构自适应控制策... 详细信息

安装有精密电子设备的舰载机柜具有很高的减振要求,尝试采用主动控制方法实现舰载机柜的多频振动控制。首先,基于叠堆压电作动器,建立了一套模型机柜主动减振试验系统;其次,进一步考虑舰载机柜的减振需求,采用多频并联结构自适应控制策略,进行了三频单入单出和四入四出的振动主动控制试验,并研究了控制系统对外扰激励和控制通道变化的自适应能力。试验结果表明:控制系统能够有效抑制被控点的低频线谱振动,单入单出情况下目标位置振动水平降低85%,四入四出状态下各被控点的振动控制效果均达到60%;叠堆压电作动器响应具有频带宽和响应速度快的特性,使系统对外扰激励及控制通道的变化具有较强的跟踪控制能力,具有一定的多频控制能力和较强的自适应性。

关键词：舰载机柜压电作动器振动主动控制并联结构自适应滤波

一种含内部结构的水下圆柱壳振动声辐射计算方法

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舰船科学技术 2021年第12期43卷 122-127页

作者：张磊马逊军鲁民月汪利武汉第二船舶设计研究所湖北武汉430064

为解决含内部结构的水下圆柱壳振动声辐射快速预报问题,提出一种解析-数值混合方法。将整个结构分为水下圆柱壳和内部结构两部分,采用轴对称边界元法得到圆柱壳表面声阻抗,结合Flügge壳体理论,建立水下圆柱壳的数理模型;采用有限元法... 详细信息

为解决含内部结构的水下圆柱壳振动声辐射快速预报问题,提出一种解析-数值混合方法。将整个结构分为水下圆柱壳和内部结构两部分,采用轴对称边界元法得到圆柱壳表面声阻抗,结合Flügge壳体理论,建立水下圆柱壳的数理模型;采用有限元法建立内部结构的动力学模型。根据圆柱壳与内部结构接触点的位移协调和内力平衡条件,建立整个结构的动力学方程,求解方程得到壳体表面振动速度,再采用边界元法得到声场中任意一点的辐射声压。通过与数值软件计算结果对比,验证了本文方法的正确性。本文方法在改变内部结构进行多方案对比分析时具有显著的计算速度优势。

关键词：圆柱壳解析/数值混合法声辐射

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亚马逊云科技构建数据基座核心能力

软件和集成电路 2024年第6期 68-70页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

亚马逊云科技拥有持续引领数据基座构建必备的三大核心能力,即模型微调和预训练所需的数据处理能力、利用专有数据与模型快速结合以产生独特价值的能力,以及有效处理新数据以助推生成式AI应用快速发展的能力。在生成式AI时代,数据是企... 详细信息

亚马逊云科技拥有持续引领数据基座构建必备的三大核心能力,即模型微调和预训练所需的数据处理能力、利用专有数据与模型快速结合以产生独特价值的能力,以及有效处理新数据以助推生成式AI应用快速发展的能力。在生成式AI时代,数据是企业脱颖而出的关键—基础模型的训练依赖大规模高质量数据集,生成式AI的差异化优势来源于企业的专有数据,生成式AI应用产生的大量新数据也需要及时有效地加以管理和利用。

关键词：数据处理能力预训练差异化优势新数据基础模型生成式模型微调管理和利用

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数字孪生服务助力IoT领域发展

软件和集成电路 2024年第4期 56-57页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

在构建和管理数字孪生应用时,企业需要连接来自不同来源的不同类型的数据,并创建不同数据之间关系的知识图谱,构建物理系统的3D虚拟模型,将现实世界的数据叠加到3D视图上。

关键词：知识图谱数据叠加物理系统构建和管理助力

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与时俱进应对云上“存”需求

软件和集成电路 2024年第8期 52-55页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

目前,新的数据应用场景不断出现,如机器学习训练和推理、交互式分析、金融模型模拟、实时广告和媒体内容创建等,这些场景中,每分钟写入和访问的数据量可达百万级,需要一致的响应流程、毫秒级的响应时间以满足业务需求。

关键词：机器学习响应时间数据应用毫秒级交互式分析响应流程模型模拟与时俱进

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生成式AI赋能企业呼叫中心发展

软件和集成电路 2024年第2期 60-62页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

生成式AI将从根本上改变呼叫中心行业,为客户服务座席、呼叫中心管理者提供提升个性化客户体验的新方法。作为重要的客户服务渠道,呼叫中心是许多企业用来与客户构建稳固关系的窗口。生成式A I热潮的兴起为呼叫中心的管理带来了前所未... 详细信息

生成式AI将从根本上改变呼叫中心行业,为客户服务座席、呼叫中心管理者提供提升个性化客户体验的新方法。作为重要的客户服务渠道,呼叫中心是许多企业用来与客户构建稳固关系的窗口。生成式A I热潮的兴起为呼叫中心的管理带来了前所未有的机遇。然而,利用大语言模型及其他基础模型需要有具备专业技能的人才,而这方面的人才相对紧缺。即使利用现有开源模型,企业也必须使用行业特定的数据进行微调,使模型适应企业业务发展需求。想将这些模型集成到新的客户体验应用程序中,并实现与现有呼叫中心协同,企业需要积累更多的专业知识。

关键词：呼叫中心客户体验应用程序语言模型客户服务模型集成基础模型 AI

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通力合作持续推进生成式AI创新

软件和集成电路 2024年第5期 76-78页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

随着AI技术的广泛应用,企业需要确保整个AI训练流程的数据安全。其中,保护模型权重的安全至关重要,模型权重是模型在训练过程中学习到的参数,是模型预测能力的基础。日前,亚马逊云科技和英伟达联合宣布,新一代NVIDIA Blackwell GPU平台... 详细信息

随着AI技术的广泛应用,企业需要确保整个AI训练流程的数据安全。其中,保护模型权重的安全至关重要,模型权重是模型在训练过程中学习到的参数,是模型预测能力的基础。日前,亚马逊云科技和英伟达联合宣布,新一代NVIDIA Blackwell GPU平台即将登陆亚马逊云科技。亚马逊云科技将提供NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip和B100 Tensor Core GPU,这一举措延续了双方长期的战略合作伙伴关系,旨在为客户提供安全、先进的基础设施、软件等服务,助力客户体验新一代生成式AI的能力。

关键词：数据安全 AI技术 GPU 客户体验基础设施生成式模型权重亚马逊

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筑牢生成式AI时代的安全之基

软件和集成电路 2024年第7期 54-57页

作者：亚马逊云科技亚马逊云科技

聚焦生成式AI相关服务、功能及应用,亚马逊云科技在设计生成式AI服务及功能之初就充分考虑了安全因素,并基于自身的安全基础设施,进一步构建了负责任的AI防护机制。如今,生成式人工智能(生成式AI)已经成为无法忽视的生产力变量。在它面... 详细信息

聚焦生成式AI相关服务、功能及应用,亚马逊云科技在设计生成式AI服务及功能之初就充分考虑了安全因素,并基于自身的安全基础设施,进一步构建了负责任的AI防护机制。如今,生成式人工智能(生成式AI)已经成为无法忽视的生产力变量。在它面前,以往的知识与技能壁垒开始松动甚至坍塌,它为各领域的创新带来新的可能性。但企业利用生成式AI进行业务创新的同时也不免面临新的挑战。企业或机构向生成式AI模型提供的数据,很可能涉及核心业务及客户信息等关键数据,这些数据是否能被妥善地保管、使用,并进行必要的隔离是企业必须慎重考虑的问题;生成式AI也存在一些“固有问题”,如怎样构建负责任的AI、如何过滤有害内容、如何确保内容符合所在地区及企业政策要求等。

关键词：客户信息安全基础设施人工智能防护机制 AI 知识与技能业务创新关键数据

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大规模网络拓扑自适应主动控制策略研究

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