基于Android的移动警务查询系统的设计与实现

在这个信息高速发达的时代，任何领域都需要及时的获取有价值的信息。当此之际，公安部提出了“科技强”的战略。通过先进的无线通讯网络和无线终端来随时随地获取务信息，已被列为“科技强警”的一个重要组成部分。基于无线终端的移动警务查询系统在核查人口，抓捕逃犯、侦破案件、打击不法分子，预防犯罪等公安事项中有着极其重要的意义和重大的应用价值。同时因为Android是真正开放和完整的移动平台，建立基于Android 的移动警务查询系统有着极大的创新性和实用性。

2021-04-23
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基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计_苏越

针对传统家居监控系统存在里程多、温度高、电池电量消耗快问题,无法对室内环境进行稳定排查,带来安全隐患。提出了基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计。系统是以安卓作为平台,使用SQLite数据库提升数据存储能力,按照Zstack协议栈设计安全监控系统总体架构,使用8位AVR单片机对电机和传感器进行控制。以S5PV210作为开发板,支持MPEG-1/2/4格式视频编解码和数字TV输出。使用DS18B20数字温度传感器,使传感器与单片机之间快速通信,选择MQ2气敏式烟雾传感器,不会受到VCC端电压值限制,能够直接对地开路。通过ARM内核作为主要控制芯片,设计客户端,在C语言编程支持下,对机器人传送自动追踪目标命令,由此完成系统设计。通过实验对比结果可知,该系统里程小、温度低、电池电量消耗慢,具有良好稳定性,能够保障家居环境安全。

2021-04-19
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大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势；随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用（包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等）进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用；最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

2021-04-17
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APEX国防和航空航天解决方案

在任何类型的应用中进行高精度控制都需要大功率模拟器来生成运动。随着系统功率等级的提高使得电流高于 100mA 或电压高于 24V，所以高可靠性和高稳定性功率电路的设计复杂性也在提高。大电流或高电压的高精度控制还会带来一系列复杂的电路管理或热管理问题。APEX Microtechnology 通过提供能简化这些挑战的现成解决方案来缓解这些问题。

2021-03-21
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工业互联网+5G油气田数字化转型方案

依托平台的研发建设，构建开发、运维、安全、服务的新型技术体系与服务生态，保障现有业务的平稳迁移，支撑晶昊生产、经营业务的转型与升级，支撑企业规模化、标准化、国际化发展。

2021-03-23
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云端融合的工业互联网体系结构及关键技术

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展, 人类正迈入第四次工业革命时代. 工业互联网作为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络, 是实现这场革命的核心. 然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖域, 其云端协同尚处于 “感、联、知、控” 的初级阶段, 尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关键技术, 无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智能等需求. 为此, 本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑战；在此基础上, 提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案；之后, 针对智能制造领域的具体应用

2021-04-17
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AI 强化学习（RLAI）

强化学习（reinforcement learning）经过了几十年的研发，在一直稳定发展，最近取得了很多傲人的成果，后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。下面简单列举一些强化学习的成功案例，然后对强化学习做简介，介绍两个例子：最短路径和围棋，讨论如何应用强化学习，讨论一些仍然存在的问题和建议，介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会，介绍强化学习资料，回顾强化学习简史，最后，简单讨论强化学习的前景。

2021-04-23
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明略科技快手家居行业价值研究报告

此次调研向15020个样本推送了问卷链接，最终回收有效样本650个被访者条件 20-65岁符合市场调研的常规条件（相关行业排除、最近一个月内参加过市场调研的排除）最近2年内有过家居装修、家具消费的人或计划在未来半年内有家居装修、家具消费的人样本量有效样本总量650个

2021-04-18
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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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