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基于眼动跟踪的智能家居控制器

针对现有智能家居控制器存在抗干扰及适应性均较差的问题,设计了一种基于眼动跟踪技 术的智能家居控制器。 该控制器使用现场可编程门阵列(FPGA)作为处理核心,根据人眼在红外 光照射下的反射光斑特征,快速定位人眼,通过阈值分割、边缘检测及椭圆拟合定位光斑中心和瞳 孔中心,使用映射函数构建视线与用户界面的位置关系,实现用户通过视线选择界面家电图标,然 后搭配其它功能电路,通过眨眼控制家电的开启、关闭实现眼动控制家居电器。 实验结果表明,该 控制器有效控制准确率达 92% ,控制响应时间为 0. 47s,满足实时性的要求,同时采用视频图像处 理技术能有效避免环境语音噪声的干扰,尤其适用于肢体残障人士。

  • 2021-06-21
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大数据时代传统广告公司业务战略转型研究

大数据时代传统广告公司业务战略转型研究

  • 2021-06-21
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大数据分析工具常用的数据分析模型_图文

数据分析模型大都建立在软件编程语言和计算机语言的基础之上,涉及到很多专业性很强的知识。没有相关学术背景的人初次接触数据分析会感到十分生涩。而花费时间与精力去学习相关技术基础有显得杯水车薪。

  • 2021-06-21
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面向数据经济的跨境数据流动管理研究

据经济时代,数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看,数据全球化趋势明显,各国数据主权管辖全面兴起,全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言,跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律,把握全球产业竞争和政策演进的趋势,认清我国产业能力和发展目标,明确我国国家安全和网络安全的“红线”,实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同,推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。

  • 2021-06-21
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面向大数据异构系统的神威并行存储系统

随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入,传统面向高性能计算的并行存储系统 面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射 机制来减轻I/O负载。在转发服务层,调整I/O转发策略,均衡I/O负载。在后端存储层,对系统高可用功能进行 调整,解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应 了异构众核架构,使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。

  • 2021-06-21
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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一种模块化数据中心及大平层布局的数据中心

本实用新型公开了一种模块化数据中心及 大平层布局的数据中心,包括:设有设备间和配 电间的集装箱箱体;设在设备间内的机房预制模 块和设在配电间内配电预制模块,配电预制模块 包括第一配电预制模块和第二配电预制模块;集 装箱箱体上安装有完全隔开的空调预制模块;第 一配电预制模块与机房预制模块、空调预制模块 通过第一配电线路连接;第二配电预制模块与机 房预制模块、空调预制模块通过第二配电线路连 接;第一配电线路和第二配电线路相对且隔离设 置。通过对数据中心设备进行巧妙规划布局,能 同时实现各独立区域内的配电、制冷设备和管路 完全物理隔离,达到更高的容错级别,降低数据 中心能耗,提高能源效率和制冷效率,符合低碳 经济建设的要求。

  • 2021-06-20
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一种市场监管区块链的大数据传输负载均衡方法及装置

本发明公开了一种市场监管区块链的大数据传输负载均衡方法及装置,在市场监管区块链的多个区块链节点之间引入数据传输队列并计算其队列的传输容量,以传输容量值自适应的判断该数据传输队列所在的区块链节点是否有能力承担大数据传输的任务,避免了数据传输的空闲节点的负载资源的浪费,有效的减少数据区块链写入、传输、同步所耗费的时间,使得市场监管的区块链系统提升了健壮性,加快了传输效率,能够明显优化各个区块链节点的通畅度、利用度。

  • 2021-06-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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