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高效物联网虚假数据融合结果检测机制

通过对数据融合过程建模,发现并 刻画被输入数据和融合结果之间的联系,并利用这一模型发现异常的数据融合结果,杜绝恶意数据融 合,优化物联网传输安全.首先,在节点/网络的输入端和输出端分别进行数据收集,构建了基于被融合 数据的特征压缩摘要机制,提升了数据收集效率并优化了节点资源消耗;其次,提出了基于概率图概率 模型的数据融合模型,描述被融合数据和融合结果的时空域关系,并基于这一模型高效检测异常数据融 合结果.实验结果表明:所提出的方法能够高效、准确地发现恶意数据融合操作,优化物联网传输安全.

  • 2021-06-25
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基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

为了促进江苏省智能农业的发展,该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统, 实现了对多传感器节点的信息(pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数)远程采集和数据存储功能,实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据, 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上,以 TXT 格式存储,系统多手机用户客户端可以共享一台服务器,具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片,控制部分采用模糊 PID 控制算法,系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试,各项指标均达到要求,温度测量精度达到 0.5℃,pH 值测量精度达到 0.3,溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内,水位波动控制在平均±1 cm 左右,能够满足水产养殖的需要。

  • 2021-06-25
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智慧城市及智能交通发展和挑战

智慧城市是充分利用信息化相关技术,通过监测、分析、整合、以及智慧响应的方式,综合各职能部门,整合优化现有资源,提供更好的服务、绿色的环境、和谐的社会,保证城市可持续发展,为企业及大众建立一个优良的工作、生活和休闲的环境。

  • 2021-06-25
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数据中心自动驾驶网络技术白皮书

本白皮书介绍数据中心自动驾驶网络的内涵、分级标准、网络架 构、尤其是关键技术,包括数字孪生网络、网络引入的 AI 技术、网 络仿真与推演、意图管理和回滚、智能搜索技术,并通过测试用例介 绍数据中心自动驾驶网络的关键能力。 本白皮书旨在吸引更多研究、工程和产业人员参与自动驾驶网络 的理论研究、技术攻关和应用落地;通过自动驾驶网络架构实现未来 网络变革,推动各行业朝着信息化、数字化、网络化和智能化的方向升级,深化加速企业数字化转型。

  • 2021-06-25
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新基建系列之:2020年中国城市数据中心发展指数报告

5大维度、23个三级指标,全面剖析中国46个城市数据中心发展情况。 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案提供商、下游终端用户三部分构成。基础设施包括IT设备、电源设备、制冷设备、配套工程等,主要提供基础设施和硬件设备等基础保障。中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透多个行业,主要应用于互联网、工业、医疗、金融、公共服务等行业。

  • 2021-06-25
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云计算业务培训材料

我们难免困惑于这个多少有些奇怪的名称——“云计算”,我们难免要问∶什么是云计算﹖云计算能给我们带来什么?IaaS、PaaS、SaaS到底是什么?科技噱头创造的新名词?公有云、混合云、私有云又是什么?

  • 2021-06-25
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云计算与分布式数据处理.共80页文档

以云计算为基础、以大数据为核心的企业级应用/软件,将是互联网下一个爆发领域。在营销领域,企业级营销云将成为广大企业的智能核心,在未来5年,将逐步颠覆数字广告、电商销售、客户信息管理CRM、甚至是OA领域的传统模式。

  • 2021-06-25
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无线网络大数据分析系统建设汇报20140114_中兴

顺应形势变化,承接战略使命,必须全面提升无线网络专业化、集约化运营能力,打造时效性强、集约化高、支撑能力强的综合IT支撑系统,灵敏、高效、快速反应市场,有力支撑移动业务规模突破。

  • 2021-06-25
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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