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“大数据”时代下开放式创新发展趋势

“大数据”时代下开放式创新发展趋势

  • 2021-06-26
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基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型_檀朝东

针对集输系统组成关系多、系统行为复杂、子系统之间以及系统与环境之间的关联程度高、耦合性强、易产生故障和能耗高等特点,基于油气集输生产过程中积累的温度、压力、流量、设备工作制度、能耗等海量数据,建立了集输数据粒度模型,实现了基于热能利用率、单位液量能耗等多目标、多变量时序的集输系统生产能耗预测。针对不同时间粒度(如日、月、年等)、不同空间粒度(如井组、区块、油田等)、不同集输方式粒度(如单相输、油-气-水混输),建立了多变量时序混沌能耗预测模型;构造了粒关联规则模式挖掘算法。以大港油田A集输系统为例,研究了集输生产系统的能耗因素粒之间的关联关系;预测了集输生产参数调整对系统未来能耗变化,获得集输系统效率和能耗的预警。

  • 2021-06-26
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文物的_坚盔利甲_物联网--浅谈物联网助力馆藏文物保护

日新月异的信息技术革命每时每刻在影响着人类的工作模式和生活方式。物联网 被公认为是继计算机、互联网之后信息技术在各行各业更深入应用的新一轮信息化浪潮。近 年来,我国物联网在感知层、传输层、应用层等方面取得了多项进展,至2011年在安防、电力、交 通、物流、医疗、环保等领域已经得到应用,在文物保护方面也是大显身手,为预防文物本体的 病害、文物自身的安全提供重要技术支持,成为文物名副其实的“坚盔利甲”,助力文物保护。

  • 2021-06-26
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物联网环境下UC安全的组证明RFID协议

的安全和隐私保护问题 是制约其进一步发展的关键 性问题,如何设计一个安全、 高效的组证明 RFID协议是物联网安全需要重点研究的一个问题.首先,文中对物联网环境下组证明RFID协议的交互模型和攻 击模型做了分析和描述.然后,在通用可组合安全框架下,形式化定义了理想功能FvS和RFID组证明理想功能 FGP.最后,在Fvs-混合模型下,设计了组证明RFID协议πGp,并证明对于任意的攻击者而言,协议πGP,能安全实现 理想功能FGP.根据组合定理表明新的组证明RFID协议具有通用可组合安全性.

  • 2021-06-26
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基于物联网的智能家居系统安全可靠性研究

基于物联网的智能家居系统安全可靠性研究

  • 2021-06-26
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数字化精细油藏描述程序方法

针对油田开发中后期油藏描述实现精细化、数字化和一体化问题,在明确数字化精细油藏描述含义的基础上,建立 一套数字化精细油藏描述程序方法,包括8个步骤:①沉积背景、沉积环境分析;②等时地层格架与精细构造研究;③细分 沉积微相,识别成因单元砂体,确定砂体空间展布形态、叠置模式,建立储集层沉积模型;④确定成因单元砂体规模、发育 频率等参数.建立原型模型地质知识库,为井间砂体预测提供定量参数;⑤沉积模式与砂体分布控制的高分辨率地震储集 层预测;⑥综合建立砂体成因单元构型模型;⑦储集层物性参数与流体分布规律评价;⑧综合一体化、三维可视化建立储 集层地质模型,预测剩余油分布。同时,规范了每一步骤的重点研究内容及关键技术,为数字化精细油藏描述的实现乃至 数字油藏的建设提供参考

  • 2021-06-26
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Redis 大数据量(百亿级)Key存储需求及解决方案

该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id、ip等数据。在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签,无法通过预热来获取较高的命中,这就跟缓存存储带来了极大的挑战。经过实际测试,对于上述数据,常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存,如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的,另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片,这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

  • 2021-06-26
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互联网对政府治理的挑战

互联网对政府治理的挑战,怎么实现高效治理

  • 2021-06-25
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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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