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关于_物联网 银行_发展战略的研究

新兴金融科技 “赋能” 传统金融业将是当前和今后一个时期金融业创新发展的核心逻辑。 而作为金融 科技的技术集成代表, 物联网思维和技术实现了物物、 人物之间的信息交互和无缝对接, 重构了目前的金融信 用环境, 为金融业带来了客观信用体系, 为 “物联网+金融” 的融合创新奠定了坚实的基础。 这将彻底改变传 统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑思维, 对金融交易成本和交易效率方面实现 “帕 累托改进”。 抓住物联网金融发展大势, 重构传统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑, 打造出具有普惠化、 智慧化、 精细化的物联网银行将是中国银行业前沿探索和创新实践的新方向、 新战略、 新 高地。

  • 2021-06-28
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基于网络数据实现对物联网终端网络行为监控的方法

联网是通过部署具有一定感知、计算、执行和通信等能力的各种设备,获得物理世界的信息或对 物理世界的物体进行控制,通过网络实现信息的传输、协同和处理,从而实现人与物通信、物与物通信的网 络,每一个物联网传感节点都是一个信息源,数据流源源不断。电信网络运营商可以通过对网络数据的分析, 及时发现物联网终端的异常情况,从而保证物联网终端的正常使用。阐述了一种通过分析电信网络中的网络 数据、制定物联网终端的网络行为标签、对物联网终端网络行为进行实时监控的方法。并以穿戴行业应用为 例,描述了对物联网终端网络行为进行监控的分析过程。

  • 2021-06-28
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物联网技术能够为马拉松安全做点什么?LoRa技术背后或有答案

以Semtech的LoRa器件为代表的设备已被广泛应用于超级马拉松参赛者的安全监测之中,并在实际案例中成功为一些突发情况保驾护航

  • 2021-06-28
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数字化配电网弧光接地故障的判断

针对弧光接地过电压对数字化配电网中的设备尤其是智能设备危害甚大,而现有的消弧补偿装置在设备和 运行理论还有诸多不足的问题,以35 kv电网为例,提出临界零序电压的概念,并利用其可区分间歇性电弧和自 熄性电弧接地故障的能力,结合故障电流的动态特征提出配网中间歇性电弧接地故障的判据。研究结果表明:该 判据是预防数字化配网弧光接地过电压产生的重要基础;该预防判据准确可靠,低阻和高阻接地情况都适用。

  • 2021-06-27
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基于MQTT的智能家居系统的设计与实现

基于MQTT的智能家居系统的设计与实现

  • 2021-06-27
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双创产业园区的构建要素及软硬件环境建设

双创产业园区的定位,无论从世界实施实况看,从国家战略方向角度看,抑或从陕西省发展态势看,还是从西安的 落地实践看,创新创业新产城的气息扑面而来,地市颜质、气质、品质更加凸显。双创产业园区的类型可分为单一总部型、科创型、 楼宇型、郊区型和小镇型,产业园区的功能配置主要由生产系统、生活系统、生态系统三大系统构成,各系统既相对独立,又相互 融合,形成互为补充的关系。全链条贯通、全要素融合、全智慧生态是未来双创产业园区的发展方向。

  • 2021-06-27
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中文建筑科学类期刊网络化、数字化及新媒体技术应用现状分析

目的】通过对建筑科学类期刊网络化、数字化及新媒体技术应用情况的调查与分析,了解优秀期刊与普通期刊发 展进程上的差别,旨为推动我国科技期刊的数字化、网络化、多媒体化整体发展做出贡献。【方法】利用网络搜索和微信关 注等方法,通过搜索期刊官网和微信公众平台,辅以文献阅读法,掌握32种优秀期刊、193种普通期刊的网络化、数字化及新 媒体技术的应用状况。【结果】建筑科学类期刊中的优秀期刊普遍重视网络化、数字化以及新媒体技术的应用,期刊官网和 微信公众平台是最典型的表现,分剐担负着期刊Pc端和移动端宣传推广功效,并形成了互为补充的态势,而普通期币J在此 方面的表现却较为逊色。【结论】占我国科技期刊数量比很高的普通期刊必须加大网络化、数字化及新媒体技术的应用工 作,尤其要重视期刊官网和微信平台的构建与维护,并要重视加入综合性中文期刊数据库工作,以全面推动我国科技期刊数 字化、网络化、多媒体化整体发展进程。

  • 2021-06-27
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基于5G用户卡的5G接入认证分析及试验

用户卡承载移动用户身份标识和网络接入认证的重要功能。5G SA网络在接入认证方面新增不同于4G网络 的用户隐私保护、EAP-AKA' 认证/5G AKA认证、5G密钥体系及5G安全上下文等特性,这些特性对5G用户 卡提出新的要求。本文首先介绍5G SA网络的安全模型,然后介绍5G用户卡为支持5G接入认证特性所支持 的的SUCI、双向认证、新增卡文件及服务等功能,在此基础上介绍5G SA实验网络中开展的基于5G用户卡 的接入认证试验及其成果。

  • 2021-06-27
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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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