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自感知能源互联网研究展望

随着物联网与能源网的深度融合,能源互联网与社会(人)、环境、经济和交通能随时随地进 行信息交互和共享。与此同时,物联网集成了边缘计算和云计算等计算架构模型、大数据技术以及 人工智能等技术,使得数据建模和分析更加智能、高效和可靠。因此,在物联网的背景下,讨论具有 自感知能力的能源生态系统的条件已相对成熟。文中依托物联网,构建了自感知能源互联网。首 先,依据心理学中自感知的概念,探讨了自感知能源互联网的基本内涵。其次,阐述了物联网在构 建自感知能源互联网中的重要作用。进一步,重点从数据驱动角度,构建了自感知能源互联网的信 息交互模型和信息处理模型。最后,总结了自感知能源互联网的关键问题,从不同角度给出了自感 知能源互联网的主要研究方向。

  • 2021-06-28
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大数据时代马克思主义理论教育的思维变革_付安玲

马克思主义理论教育是一项长期、复杂的系统工程,应根据时代变化与时俱进。大数据作为互联网时代的鲜明特征,已成为各国占领教育信息化发展的制高点。大数据在教育资源、受众范围、传播效果和数字平台等方面为马克思主义理论教育带来巨大契机,同时也带来严峻挑战。运用大数据思维,将马克思主义理论教育与大数据技术有效结合,促进整体性、多样性、动态性、开放性和复杂性的思维变革,对于巩固马克思主义指导地位、提升主流话语权和维护意识形态安全等具有重要的现实意义。

  • 2021-06-28
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基于大数据分析的密布小径鳍片管泄漏早诊断及预报警技术研究_黄纪新

国内首批引进的F级燃气—蒸汽联合循环发电机组,其配套的某型余热锅炉受热面结构模块化,其小径鳍片管泄漏初期无明显参数变化。通过研发运行分析系统并运用大数据分析,建立了汽水泄漏监测模块以及适合运行实际的补水率、耗水率和锅炉汽水平衡计算模型,开发了对应的自动计算程序,实现了密布小径鳍片管泄漏的早诊断与预报警。

  • 2021-06-28
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基于大数据的C_Mn钢数据预处理及神经网络模型_吴思炜

在神经网络建模时,如果原始数据不加处理或经过简单剔除异常值后用于建模,则可能建立出错误的模型,即其规律并不符合物理冶金原理.因此建模前需要对原始数据进行处理,使其呈现出显著的规律性.针对钢铁生产采集的大量C-Mn钢数据进行了钢种归并,提出了数据预处理的一套方法,并采用LMBP神经网络建立了满足一定精度(94.21%)的多牌号C-Mn钢屈服强度预测模型.通过平均影响值(mean impact value,MIV)分析了成分及工艺参数对屈服强度的影响规律.结果表明,随着碳含量的增加,屈服强度增大;随着终轧厚度和卷取温度的降低,屈服强度增大.

  • 2021-06-28
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基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究_王春迎

基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。

  • 2021-06-28
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基于车辆轨迹大数据的道路网更新方法研究_杨伟

众源轨迹的泛在、实时特性,使其成为道路信息快速获取与更新的重要途径.针对矢量道路数据的变化检测与更新问题,提出了一种基于车辆轨迹大数据的道路网快速变化发现与更新方法.1)以道路弧段为基本单元构建缓冲区,根据道路变化信息类型及表现形式,运用轨迹运动几何信息(方向、转角)与交通语义信息(速度、流量),对道路变化信息进行检测、分类,确定道路变化类型;2)将道路变化类型推断与增量信息提取相结合,分别运用Delaunay三角网、交通流时间序列分析提取增量信息;3)根据变化类型进行增量信息融合.运用深圳市出租车GPS轨迹数据进行实验分析,结果表明:该方法相比常规方法能正确判断道路变化类型、区分真实变化与语义变化,增量信息精度提高约18%,且适于图层级的批处理快速更新.

  • 2021-06-28
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基于大数据理论的电力客户标签体系构建_林森

本文在基于大数据挖掘理论的指导下,运用客户标签及客户画像相关理论,依据电力企业的特征性,进行客户标签体系构建,对电力企业的客户标签维度、客户标签内容及客户标签体系构建进行论证。同时对电力企业的客户标签体系管理与运用进行深入剖析,结合电费回收难题进行了验证,从实践角度阐述电力企业客户标签体系构建与运用。

  • 2021-06-28
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5G车联网助力智慧交通

借助新一代信息和通信技术,实现车与车、车与路、车与人、车与服务平台的全方位网络连接。通过车路协同,提升交通智能化水平、提升汽车智能驾驶能力,进而带动整个社会运行效率提升。 广泛覆盖、高可靠的车联网基础设施,需要5G和v2x融合组网、并结合5G MEC等网络能力共同完成。

  • 2021-06-28
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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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