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物联网--基于RFID的学生考勤系统的设计与实现

随着电子技术的发展,各类计算机考勤系统如IC卡考勤系统、指纹考勤系统等如雨后春笋般迅速涌现并逐步得到普及和应用。这 类系统的般使用流程为学生持一张具有身份信息的智能卡(或自身的指纹),在进入或离开学校/教室时于出入口处的读卡器上进行刷卡(或按指纹),然后通过系统实时识别并将考勤信息通过物理介质和交换机传输到服务器,再 由数据库对考勤信息进行管理。

  • 2021-06-21
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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据,同时会产生大量的数据,这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转,也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究,提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法,根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级,分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系,使其内在成为有机统一整体。最后,对三层数据体系的应用效果进行了说明,列举了在装备系统上部分应用成果。

  • 2021-06-21
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四种全球大洋水汽数据产品的比较分析

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪(SSM/I&SSMIS)、遥感系统数据集(RSS V7R01)、欧洲中期天气预报中心第 5 代再分析数据(ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第 2 版数据(MERRA-2) 4 种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量(TCWV)的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4 种数据 TCWV 的空间分布、季节和年际变化较为一致。从 1988 至 2018 年, TCWV 总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺?南方涛动(ENSO)高度相关。利用再分析数据做短时间(如 1991—1997 年) 的 TCWV 趋势分析时要慎重使用 ERA5 和 MERRA-2 的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2 的数据。

  • 2021-06-21
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基于大数据的上海张江高科园区交通拥堵治理方法研究

大数据技术近年来发展迅速,上海城市交通的缓堵治理,在通过大数据的分析手段和实际应用后,在城市区域交通效率的提升,重要节点的拥堵治理方面取得了一定的成果。文章聚焦张江高科园区区域,利用大数据的手段,融合居民出行、交通流量、设施供应、违章信息等多元数据,针对园区日常拥堵点的分布、拥堵成因进行全新视角分析,探究张江高科园区交通拥堵特征,寻求交通缓堵治理的办法,为上海在全市其它重要区域的交通治理提供指导建议。

  • 2021-06-21
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力,实现大数据的定向迁移与应用,提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台,完成分布式存储结构搭建。在此基础上,通过划分大数据存储关系,定义混合云存储的具体格式,实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明,与传统分级信息存储方法相比,新方法的大数据定向迁移速率达到4.5x107T/h,存储容量的上限也明显提升,能够充分满足分布式大数据存储需求。

  • 2021-06-21
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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示,解决数据结 构表示的局限性,能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力,不需要再次训练原数据集,并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新,从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明,该模型具有很好的拓展适应性与保持性,能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求,具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
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多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法

研发机构作为运营商研发与推广相关项目的重要责任单位,其产生的科研数据是组织资产一部分,为避免被竞争者窃取,及时掌握人侵信息,研究多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法。根据研发机构特性,从信息资产方面分析入侵风险;将采集到的入侵痕迹信息转换为频域信号,分析频谱特征,完成人侵行为特征提取;结合提取的特征,利用改进的k—Means聚类方法做迭代运算,获取质心坐标,将训练样本与质心以向量形式引入到欧式距离中,计算二者空间关联度。达到降维目的;为减小运算量,确定挖掘约束条件,综合分析入侵监浏大数据位置、方向、长度关联度,利用关联度公式实现大数据聚类。获得最终挖掘结果。仿真结果表明,所提方法在提高挖掘速率的同时,保证大数据挖掘完整性。

  • 2021-06-21
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物联网介绍及思考

物联网-The Internet Of Things ,简称IOT ,顾名思义是把,所有物品通过网络连接起来,实现任何物体、任何人、任何时 间、任何地点( 4A )的智能化识别、信息交换与管理。也有将物联网理解为Intelligent Interconnection OfThings(IOT) ,体现出了"智慧’青”和“泛在网络”的含义。

  • 2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时,相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施,履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作,无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。

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