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基于“互联网 ”的大学体育课内外健康数据一体化实践研究

以大数据技术和人工智能技术为代表的“互联网+”新型生态为传统教育注入了新的活力,也为教育的发展 带来了新的契机.运用文献资料法、数理分析法等研究方法,以重庆第二师范学院2017级学生为调查对象,实施 基于“互联网+”的智能手环结合体育网络管理平台APP的大学体育课内外健康数据一体化教学实践研究,构建了 集数据收集、数据分析、数据应用为一体的实践模型并探析其实践成效.结果表明,该实践能够实现数据化管理体 育课程、促进学生体质健康的提升、达到实时监控学生自主锻炼状况的目的,实现让学生走出宿舍、走进操场的 目标.

  • 2021-06-22
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食品安全大数据的融合及分类技术综述

食品是人们赖以生存和发展的基本物质基础,食品安全不仅仅关乎广大消费者的切身利益,甚至关系到国家经济 的稳步发展和社会的繁荣昌盛。 食品安全大数据具有数据容量大、来源多样、更新速度快、价值密度低却应用价值大的特 点,通过将多源的食品安全大数据进行融合及分类并行处理可以帮助人们实现更多的价值。 对食品安全大数据融合及分 类技术进行了综述。 首先,总结了食品安全大数据的来源特征以及数据处理关键技术,阐述了食品安全大数据预处理过 程,分析了食品安全大数据融合三种融合层次以及融合关键技术,介绍了食品安全大数据的并行计算模式;然后,归纳了 并行分类算法以及几种常见的分类算法,如朴素贝叶斯、决策树、神经网络等;最后,对食品安全大数据做出总结和展望。

  • 2021-06-22
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物联网讲座07-WSN-支撑技术

虽然传感器网络用户的使用目的千变万化,但是作为网络终端节点的功能归根结底就是传感、探测、感知,用来收集应用相关的数据信号。为了实现用户的功能,除了通信与组网技术以外,还要实现保证网络用户功能的正常运行所需的其它基础性技术。

  • 2021-06-23
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物联网教你如何快速网生活

国际通用的物联网的定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络.

  • 2021-06-23
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云计算及其在电网中的应用

(IBM)云计算可以用来描述平台与应用。一个云计算平台可以动态按需来供应和配置服务器,云中的服务器可以使用物理机或者虚拟机,云中也可以包括其他的计算资源如存储域网络(SANs )、网络设施、防火墙,以及其他的安全设备。

  • 2021-06-28
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大数据时代的企业人力资源管理策略

大数据不光是一大堆数据的存在,更重要的是大数据还是一种思维方式和管理、治理路径。因此,应该引起充分的重视。我认为,对于我们人才管理领域来说,大数据的出现,乃是一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。

  • 2021-06-24
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轨迹大数据_数据、应用与技术现状

移动互联技术的飞速发展催生了大量的移动对象轨迹数据。这些数据刻画了个体和群体的时空动态性, 蕴含着人类、车辆、动物的行为信息,对交通导航、城市规划、车辆监控等应用具有重要的价值。为了实现有效 的轨迹数据价值提取,近年来学术界和工业界针对轨迹管理问题开展了大量研究工作,包括轨迹数据预处理,以 解决数据冗余高、精度差、不一致等问题;轨迹数据库技术,以支持有效的数据组织和高效的查询处理;轨迹数 据仓库,支持大规模轨迹的统计、理解和分析;最后是知识提取,从数据中挖掘有价值的模式与规律。因此,综 述轨迹大数据分析,从企业数据、企业应用、前沿技术这3个角度揭示该领域的现状。

  • 2021-06-23
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Dubbo 2.7.6 新特性

元数据(Metadata)已是当下软件世界中不可或缺的组成部分,Dubbo 也不例外。不过, Dubbo 在起初的设计中并未强调或整合元数据的概念,直到 2.7.0 版本引入了元数据中心 (1)的 组件。尽管如此,Dubbo 2.7 元数据接口仍然无法更好地抽象元数据,并且使用场景也存在限制。 同时,元数据中心和配置中心 (2) 在职责上存在一定程度的耦合,故 Dubbo 元数据架构需要重 新整理和设计,使其未来能够更大限度适用于微服务(MicroServices)和云原生(Cloud- Native)场景。

  • 2021-07-08
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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