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5G 智慧医疗承载专网应用场景研究

5G 在改变人们生活的同时也在引领科技的创新,5G 的垂直应用非常广泛,其中 5G 医疗专网是 5G 技术在医疗健康行业的一个重要应用。5G 与目前主流的大数据、云计算、人工智能、区块链等技术相结合,凸显出 5G 带来的便捷,5G 医疗对于民生有很大的推动作用,与我们的生活息息相关,能够改变传统的医疗模式,更加方便、智能地服务社会,提高全民智慧医疗水平。

  • 2021-06-18
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基于微服务的智慧校园实践场景架构研究

基于微服务构架的智慧校园建设将开发、上线和运维等作为一个完整的校园信息化生态,设计了微服务应用框架及微服务核心元素, 并划分了应用域及实例化描述。通过“智慧迎新”和“智慧数据”两个应用设计了从场景结构图到微服务构建的应用模型。应用场景的关键点在于基本描述、功能结构、微服务构建、应用推广四个方面。该模 型设计有利于校园业务创新的快速架构与数据融合,为当前正在兴起的智慧应用提供了一种新的建设思路。

  • 2021-06-18
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可见_近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测_戎念慈

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。

  • 2021-06-18
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基于情景感知的智慧图书馆场景式服务研究

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要,体现了图书馆对用户体验的重视,对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究,阐述相关概念与内涵,并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此,文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程,搭建以用户为中心,由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架,并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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准共形映射的三维模型变形算法_况立群

为了解决在三维曲面之间直接变形艰难、局部区域失真较大、对细节丰富或骨架不明显的模型变形效果差的问题,提出一种基于准共形映射的三维模型变形算法。首先,采用准共形映射将三维模型参数化到二维平面圆盘;其次,基于准共形迭代算法计算2个二维平面圆盘之间的映射,构建变形后的二维模型;最后,采用模型恢复算法从变形后的二维模型还原出三维模型,从而得到具有不同外观的三维模型。实验选取了2个公开数据集中的三维模型进行变形操作,并与基于拉普拉斯的微分坐标变形算法进行了对比。结果表明,该方法可以便捷地对模型进行平移、旋转和拉伸等操作,很好地保持了模型的局部特征,运行时间短,变形效果好,鲁棒性强。此方法能够适用于具有任意边界的模型,对模型的选取要求低,适用于各类三维模型的变形及三维模型的快速构造。

  • 2021-06-18
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一种基于工业互联网的汽车制造MES数据采集系统

本发明公开了一种基于工业互联网的汽车制造MES数据采集系统,包括数据采集和数据传输,所述数据采集包括传感器数据采集﹑高速采集卡数据采集、PLC到PLC的数据采集、PLC到PC的数据采集、工控机到数据服务器数据采集;所述数据传输被设置为所述数据采集到的数据传输到大数据平台。本发明的一种基于工业互联网的汽车制造MES数据采集系统,规范化采集数据,应用高速数据采集、传感技术、缓存技术,采用分布式采集方式,以微秒级﹑毫秒级的高频次采集技术采集车间现有各个系统数据以及生产设备自身的数据,实现广覆盖和高频率的数据采集;并使用大数据技术,保障系统运行的稳定和效率。

  • 2021-06-18
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2020年上半年中国互联网发展趋势报告

移动端数据:通过SDK的形式获取用户移动端APP使用数据。包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等维度数据的收集、上报、存储及统计分析。PC端数据:针对特定类型平台进行不同维度及口径的数据抓取、数据结构化处理、存储及统计分析。宏观数据:来源渠道主要包括Wind、choice、彭博、各国相关统计机构、国际组织、第三方数据机构等。

  • 2021-06-18
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面向工业互联网平台的缓存组件、方法、设备及存储介质

本发明提供一种面向工业互联网平台的缓存组件、方法、设备及存储介质,所述缓存组件用于对所述工业互联网平台产生的标签数据进行内存管理,其中,所述标签数据的数据结构包含一个标签名、一系列时间戳与标签数值构成的有序队列,所述时间戳与标签数值相互对应;所述内存管理包括过期机制、数据持久化、数据清洗、消息推送和数据统计中的任一种或几种功能。本发明利用缓存组件对工业互联网平台产生的标签数据进行内存管理,解决了标签数据落盘后,由于数据量实时增加,导致的系统性能不足问题,并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进,所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。

  • 2021-06-18
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