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基于同伴评价的物联网工程专业课程体系构建研究_姜宇

针对物联网工程专业学科交叉需要理论知识体系架构结合工程实践能力的培养特点,以吉林大学物联网工程专业学生为研究对象,通过分析2017—2019年3学年的4门物联网工程专业课程成绩,介绍面向同伴评价教学的特征空间构建,提出同伴评价教学的方法,最后阐述如何创新性地利用机器学习模型对学生成绩进行分析和预测,以验证同伴评价专业课程体系建设的有效性。

  • 2021-06-22
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低轨卫星星座物联网业务量建模_程一凡

随着物联网(IoT)规模的不断发展,其业务需求呈现出多样化、全球化的趋势。针对地面物联网无法覆盖全球的缺点,卫星物联网尤其是低轨卫星星座(LEOSC)物联网可以有效地为地面物联网提供覆盖性能上的补充和延伸。由于低轨卫星星座物联网系统广覆盖、高动态的特点,其业务量统计特性需要考虑到环境因素造成的影响,这导致其业务量分布与地面物联网存在显著差异。从合理高效利用星上有限资源角度出发,该文研究基于低轨卫星星座的全球物联网业务模型。结合多样化的业务特点以及卫星通信系统特性,采用统计建模理论,得出了全球物联网业务模型框架。并且初步提出了一种基于最高优先级的接入策略,以供设备节点实时选择接入的卫星。仿真结果表明:泊松过程可以用于近似模拟低轨卫星物联网中大量存在的异步流量的叠加过程;由于低轨卫星具有高动态性,其业务源高速变化,导致了卫星业务忙闲不均,峰均比(PAR)较高。

  • 2021-06-22
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物联网智慧社区云对讲系统技术方案

重庆慧居智能电子有限公司,是一家专业研发、生产和销售智慧社区和智能家居产品的高科技企业,是重庆市高新技术企业,致力于打造基于物联网、云计算和移动互联的智慧社区平台。

  • 2021-06-22
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人工智能技术对制造业就业的影响效应分析_——基于中国广东省制造企业用工总量与结构的调查

人工智能与制造业深度融合是推动制造业转型升级、实现高质量发展的关键,受替代效应和创造效应的共 同作用,人工智能对制造业就业的影响方向和程度存在不确定性。 针对广东省 270 家制造企业的分析结果显示, 人工智能应用对制造企业用工总量、结构、需求以及员工收入等都会产生明显影响,尤其是 AI 技术应用比例、应用 时间、是否制定计划、应用首要动机、生产性人员占比等是影响用工数量变化的主要因素,需要从产业政策、人才培 养和社会保障等方面提出保障建议。

  • 2021-06-22
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物联网-智慧水务讲解方案

在经营工作中发现有近10%的客户在水费收缴中,普遍存在收费难、抄表不准、停供私开等实操问题,同时刚接手市政供水管网,发现偷水、漏水产生的月损耗高达12%,每月水耗支出成本不可控.

  • 2021-06-22
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全球物联网一周动态分析

实业界对物联网概念的热度远不如资本市场和政府,当前的物联网是以应用为主,而且应用增长有保障的领域多数集中在政府投资相关领域,譬如社保、卫生、安防和交通等方面。

  • 2021-06-22
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无人机辅助的物联网系统中计算资源优化调度研究_赵铖泽

随着物联网与无人机技术的发展与结合,多种多样的网络服务与功能广泛应用于日常生活。与此同时,移动边缘计算技术的提出,也显著提高了物联网中数据计算的效率与系统性能。然而,数据计算处理的时间与系统能耗依然被视为不可忽略的问题。因此,为解决当前无人机支持的物联网系统中数据计算执行时间和能量的过度消耗,提出了联合建模数据卸载决策、数据计算决策和数据传输决策作为一个优化问题,使系统总能耗最小化。由于所提出的问题是一个混合整数非凸问题,需要将其转化为凸问题。在此基础上,提出了基于交替方向乘子算法的方法求解该优化问题。仿真结果表明了在不同系统参数下所提方案的有效性。此外,与其他已有方法相比,所提方案对系统能耗的优化效果更加显著。

  • 2021-06-22
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中国人工智能企业技术效率及其影响因素研究

本文基于中国人工智能上市公司的面板数据, 采用随机前沿分析方法构建超越对数生产 函数模型, 实证测度了中国人工智能企业技术效率及其影响因素。 研究发现: (1) 人工智能企业技术效 率保持了缓慢的增长态势, 技术效率水平还比较低下, 存在较大的增长空间; (2) 人工智能企业技术效 率的变动存在显著的差异, 但这种差距有进一步缩小的趋势; (3) 税收负担和获利能力不足对人工智能 企业技术效率起到了明显的抑制作用, 政府补贴对人工智能企业技术效率的作用效果尚不理想; (4) 资 本结构、 运营能力和企业规模均对提升人工智能企业技术效率产生了积极影响。 最后, 本文提出了促进中 国人工智能企业技术效率提升的政策建议。

  • 2021-06-22
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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