目的 构建智能睡眠场景模型,为智能家居场景研究提供参考。方法 运用扎根理论作为研究方法，搜集睡眠相关的品牌概念场景和用户使用场景作为原始资料。通过开放性编码与主轴性编码，提炼出智能睡眠场景维度与子项说明表。最终经过选择性编码将不同维度和子项组织起来。结果 得到智能睡眠场景模型。藉由关系图的形式阐释了场景各要素的相互关系，以及场景的作用机制。结论 智能家居场景分为有形场景与无形场景，共 5 个维度，18 个子项。有形场景划分为空间要素、氛围要素和智能设 备要素 3 个维度，他们构成了用户所在的物理空间。无形场景划分为数据要素和社会要素，分别为有形场景提供了“大脑”和“援助”。它们互相影响、共同作用，为用户构建了居家智能场景体验
本实用新型公开了一种工业互联网用数据安全智能网关，包括网关主体，所述网关主体的上端设置有开关，所述网关主体的下端固定连接有支撑底座，所述支撑底座的四周固定连接有定位保护底座机构，所述网关主体的前端设置有信号接口、电源接口与天线，所述电源接口位于信号接口的一侧，所述天线位于信号接口与电源接口的两侧。本实用新型所述的一种工业互联网用数据安全智能网关，设有定位保护底座机构与锅型可调节信号增强机构，能够方便更好的对装置进行放置与保护，增加装置工作的稳定性能，不易损坏，还可以方便增强装置的信号输出，便于进行调节，控制效果更为优异，提高装置使用性能，带来更好的使用前景。
将 IPv6 协议引入物联网技术，既适应计算机网络技 术的未来发展趋势，又符合当前智能家居的应用模式。通 过对 IPv6 和物联网设备关键技术的研究，在 Packet Trac- er7.0 仿真平台上搭建智能家居应用场景，采用 DHCPv6 协 议自动分配 IPv6 地址，通过域名和 IoE 监视器两种途径让 外网和内网主机登录并配置 IoE 服务器，对核心设备（温度 调节器）编写调控代码并设置控制条件。物联网智能设备 获取 IPv6 地址并在 IoE 服务器注册后，实现对环境参数的 实时获取，在温度调节器的调控下满足智能家居的需求。
输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势
不知从什么时候开始，汽车厂商开始奉“大屏”为圭臬，消费者似乎也极度认同“屏大=科技感+智能化”。随着用户习惯的改变，传统DMR\模拟车载台和LTE数字集群车载台交互性差的缺点越来越明显。深圳市遨游通讯设备有限公司根据以往为客户提供定制车载台的经验，推出颠覆行业认知的智能大屏车载台-遨游V80。遨游V80是一款集DMR数字对讲+LTE专网通讯的数据采集多模融合通讯智能车载台。
针对生鲜产品闭环物流网络中存在的经济成本高、碳排放量大、社会效益重视不足等问题，综合考虑退货量的不确定性，以经济成本最小、碳排放最小、社会效益最大为目标，建立了不确定条件下的生鲜多目标闭环物流网络模型。首先，利用改进的遗传算法（GA）求解该模型；然后，结合上海某生鲜企业运营管理数据，验证了模型的可行性；最后，将改进的 GA的结果与粒子群优化（PSO）算法的结果对比，验证了算法的有效性，凸显了改进的 GA在求解多目标的复杂约束问题时的优越性。算例结果表明，多目标优化满意度达到0. 92，高于单目标优化满意度，展示了所提模型的有效性。
户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响，只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面，难以准确地产生推荐。为此，融合用户社交关系和时间因素，提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模，得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重，将其与用户的标注行为权重相结合，计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重，在此基础上，考虑其他用户的影响，计算用户对物品最终的偏好权重，并根据排名产生推荐结果。在Last．fm数据集上的实验结果表明，该算法能更全面地考虑用户特征，有效提高推荐的 质量
当前,“互联网"作为核心概念广泛地渗透了社会的各个领域,甚至成为了主导诸多领域的重要成分。网络化时代的到来与普及,也对21世纪的人们的基本能力提出了更高的要求。美国教育技术论坛提出“21世纪的能力素质"就包括基本学习技能、信息素养、创新思维能力、人际交往与合作精神以及实践能力。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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