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基于大数据处理的配网运行效率关联性分析

随着配网系统不断发展,系统结构更为复杂,所产生的运行数据量也极为丰富。通过对大数据的有效快速 分析,能及时准确提取相关数据,对系统运行效率产生积极影响。基于大数据处理技术,提出一种用于计算配网 运行效率相关性的分析方法。首先介绍了大数据处理的相关技术,详细分析了模糊聚类分析在数据提取中的作用。 然后对配网运行进行相关讨论,并分析了可能影响配网运行效率的有关因素。随后,利用主成分分析法确定主要 影响因素。最后通过算例验证了该方法的有效性,并根据结果为系统运行提供相关参考意见。

  • 2021-06-23
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医疗大数据应用规划

在2013年波士顿的大数据峰会,Express s的首席数据科学家Inderpal Bhandar 提出了Veracity 的概念。Veracity主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大,以及是否有异常值。当业界大量积累各种来源的数据时,数据是否准确变成一个非常重大的问题,否则最后就是“Garbage in,Garbage out”。

  • 2021-06-23
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医学大数据驱动下的科研模式探索

信息化的核心是数据,只有全民都关注数据,才能理解信息化的实质;数据是一种新的生产要素和燃料,相关技术是带有全局性和战略性。

  • 2021-06-23
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物联网技术在南繁育种中的应用研究

随着南繁作物种类和品种的不断扩充,产生的育种数据急剧增加,且数据相对分散,大部分数据未被有 效组织,因此加强物联网技术在南繁育种中的应用显得尤为重要。本文概述了信息化智能育种管理平台的整体 需求及对应功能,旨在为推动育种数字化、农事操作精确化、管理智能化提供借鉴参考。

  • 2021-06-23
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大数据与云计算产业.ppt

大数据从源到流到汇聚应用,包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个维度和过程。从前到后看,这三个维度分别对应于数据资产类领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。

  • 2021-06-23
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物联网应用中访问控制智能合约的形式化验证

:蓝牙、WiFi等网络技术的进步推动物联网(IoT)的发展,然而IoT在方便了人们生活的同时也存在严重的 安全隐患。若无安全的访问控制,非法接入IoT的访问可能给用户带来各方面的损失。传统的访问控制方法需要一 个可信任的中心节点,不适合节点分散的IoT环境。区块链及智能合约的出现为IoT应用的访问控制提供了更有效的 解决方案,但用一般测试方法难以保证实现IoT应用的访问控制智能合约的正确性。针对这个问题,提出一种利用模 型检测工具Verds对访问控制智能合约进行形式化验证从而保障合约正确性的方法。该方法利用状态迁移系统定义 Solidity智能合约的语义,应用计算树逻辑(CTL)公式描述所要验证的性质,并对智能合约交互及用户行为进行建模, 从而形成 Verds的输入模型及所要验证性质,然后利用 Verds验证待测性质的正确性。方法核心是 Solidity合约子集 到Verds输入模型的转换。对两个IoT资源访问控制智能合约的实验结果表明,该方法可以对访问控制合约的典型场 景及期望性质进行验证,提升了智能合约的可靠性。

  • 2021-06-23
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黄波-大数据时代的地理信息技术:机遇、挑战与应对

大数据技术的快速发展离不开强大的数据采集能力、计算机存储能力、数据处理能力与网络传输能力;互联网、物联网、云计算等技术的兴起与发展为大数据技术提供了强劲的技术支持。

  • 2021-06-23
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基于Hadoop大数据技术的脑卒中智能诊疗平台研发要点

脑卒中是一种以脑部缺血及出血性损伤症状为主要临床表现的疾病,又称作脑中风或脑血管意外,具有极高的病死率和致残率,主要分为出血性脑卒中(脑出血或蛛网膜下腔出血)和缺血性脑卒中(脑梗塞、脑血栓形成)两大类,以脑梗塞最为常见。脑卒中发病急,病死率高,是世界上最重要的致死性疾病之一。

  • 2021-06-23
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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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