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物联网技术最突出的8大应用

毫无疑问，物联网正在改变我们的生活，它连接了全球，连接了所有行业，并渗透到各个家庭，办公室和汽车中。 物联网正在改变我们的生活 物联网，是一个由相互关联的计算设备、机械和数字机器和人组成的系统，这些设备被提供了唯一的标识符（UID），并且能够在网络上传输数据，而不需要人与人或人与计算机之间的交互。

  • 2021-04-20
  • 阅读179
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2019中国物联网产业全景图谱报告

从2016年起，物联网智库每年都会推出一份物联网产业生态全景图谱，跟踪产业生态进展、收集主要参与者信息、发掘行业发展趋势。2019，我们继续坚持“从产业关联广度和深度观察，探索物联网如何对经济结构深刻变革带来的影响”的初衷，对过去一年的物联网市场进行回顾，形成最新版的物联网产业生态图谱。

  • 2021-04-20
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物联网技术图鉴

所有成功的物联网项目的第一步都是定义业务目标并建立概念验证系统，以评估这些目标是否可以实现。在这个阶段，你只需掌握本文提到的部分技术。但是，等到项目取得成功，超越了概念验证水平，那么团队所需技术力的广度和深度就会增加。

  • 2021-04-20
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Hibernate教程-极客

Hibernate 是一个高性能的对象/关系型持久化存储和查询的服务，其遵循开源的 GNU Lesser General Public License （LGPL） 而且可以免费下载。Hibernate 不仅关注于从 Java 类到数据库表的映射（也有 Java 数据类 型到 SQL 数据类型的映射），另外也提供了数据查询和检索服务。 这个教程将指导你如何以简单的方式使用 Hibernate 来开发基于数据库的 Web 应用程序。 适用人群 这个教程是为需要理解 Hibernate 框架和 API 的 Java 编程人员设计的。读完这份教程后你将发现自己在使用 H ibernate 上从一个中等程度迈向更高的层次。 学习前提 我们假设你已经很好的理解了 Java 编程语言。若对关系型数据库，JDBC，和 SQL 有些基本的了解会更好。

  • 2021-04-20
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Mybatis实战教程-极客

MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和 Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的 Java 对象）映射成数据库中的记录。本教程偏重实践，需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。

  • 2021-04-20
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视频质量增强模型加速算法_杨文哲

提出了一种应用于视频质量增强算法的动态结构性剪裁算法Maskcut,它可以有效提高基于深度学习的视频质量增强算法的运行速度。Maskcut是一种通用的剪裁思路,支持绝大多数的基于卷积神经网络（CNN）深度学习网络模型的剪裁加速。基于原模型中已经训练好的参数数据,Maskcut使用一种针对剪裁加速的二次训练策略来进一步微调参数,从而在保证模型有效性损失不大的同时,缩短模型运行时间。以一种先进的视频质量增强算法——多帧质量增强2.0（MFQE 2.0）为目标,Maskcut剪裁后可以快速达到峰值信噪比（PSNR）指标损失低于1%、时间缩短10%以上的加速指标。

  • 2021-04-20
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时变重力场球面模型反演算法和模拟实验_张贝

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型_尚宝麒

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型。将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用支持向量回归算法,最终辨识证件物品管理识别器参数。模型测试结果表明,采用该模型可有效辨识证件物品管理识别器参数,参数辨识精度高达99%以上,且噪声干扰情况下仍具有较高的辨识精度。

  • 2021-04-20
  • 阅读423
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