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基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究

针对大数据环境下,电力网络监测数据流量大、变化快,电网通信异常链路判断可靠性差,序列异常检测结果失真的问题,本文提出了一种基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究。 通过电力网络通信异常链路判断方法设计,多维熵序列异常检测方法设计对平台关键技术进行分析,采用多维熵序列异常检测方法对异常链路上采集的网络流量数据的分布特征进行度量,获得电力网络流量监测数据在各个维度上的熵值序列,利用支持向量机对网络流量数据各个维度上的熵值序列进行分类,完成基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台技术的总体设计。 对其进行仿真实验,实验结果表明,所提方法对于大规模电网数据安全分析具有较高的加速比,在帮助电力网络分析人员感知电力网络异常、发现恶意攻击等方面有较大的优势。

  • 2021-06-20
  • 阅读157
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基于增量贝叶斯分类的自适应访问大数据的统计方法

在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂,导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题,为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法。首先分析用户自适应访问行为.根据分析结果挖掘对应的访问初始数据。建立增量贝叶斯分类模型,利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分,并实现对访问数据的分类处理。按照访问大数据的类别设置统计指标,以挖掘并处理完成的初始数据为基础,实现自适应访问大数据的统计。通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比,发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了0.34%。

  • 2021-06-20
  • 阅读168
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对人工智能在教育中应用的批判与主张

对人工智能在教育中应用的批判与主张

  • 2021-06-22
  • 阅读174
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[教育]移互联网与物联网发展趋势展望

移动通信与互联网正在通过整合产业资源,形成移动互联网产业链。这个产业链由电信运营商、设备提供商、终端提供商、服务提供商、内容提供商、芯片提供商等产业部门组成,并且逐步向商务、金融、物流等行业领域延伸。

  • 2021-06-18
  • 阅读248
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某科技有限公司城市物联网智慧水表解决方案

这是一个电子化时代,电子产品的高可靠性,高技术含量高精度,高生产效率,超低成本,是机械产品所无法做到的。电表已经在上世纪90年代末期实现了全部电子化电表,所以水表发展的方向必然是电子化,事实如此,论证却没有逻辑。

  • 2021-06-18
  • 阅读243
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能源互联网解析

以新能源技术和信息技术的深入结合为特征的一种新的能源利用体系,即“能源互联网”(Energy Internet)即将出现。而以能源互联网为核心的第三次工业革命将给人类社会的经济发展模式与生活方式带来深远影响。

  • 2021-06-18
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人工智能2.0驱动的可持续设计升维路径研究

基于人机混合智能的联合作战仿真实验方法研究

  • 2021-06-22
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厦门大学附属第一医院互联网医院建设方案V2.9

新兴互联网技术和商业模式的飞速发展,正在驱动互联网医疗以前所未有的热度,快速渗透到医疗的各个细分领域,从挂号、诊断、治疗、购药、健康管理等,越来越多的医务工作者单独选择在第三方互联网医疗平台上多点执业,对实体医疗行成冲击。同时在政府明确支撑和鼓励互联网医疗发展的政策背景下,实体医疗机构积极运用互联网技术成立互联网医院成为一种自我突破和创新的有效途径,互联网医疗势必将逐渐成为传统诊疗模式的有益补充。

  • 2021-06-18
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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