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大数据处理与分析相关平台简介

利用并行数据流引擎,Greenplum可以直接用SQL操作外部表。数据加载完全并行,加载速度可达4.5TB/小时。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。

  • 2021-06-23
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基于Agent的智能建筑办公能源消耗研究

在现代主要工业化国家,办公室作为建筑物的基本单元,节能已成为现代建筑必不可少的要素。 针对目前智能建筑技术在实际应用中的不足,文中在基于多 agent 技术的开发平台上,通过对多智能 agent 之间的交互和相互协作研究办公环境的电力消耗。 通过建立基于 agent 的办公大楼电力消耗模型,定义了办公大楼能源消耗的四个基本要素,描述了基于 agent 仿真的方法和基本理论。 在此基础上,使用 anylogic 建立仿真模型,并以英国诺丁汉大学 Jubilee 校区计算机学院为仿真目标,建立大楼电力消耗仿真模型,通过研究员工 agent 的行为来确定大楼能源消耗,为管理人员该采用何种方式进行管理提供了决策依据,并主要研究了实际的能源发展。 结果证明,基于 agent 的模型仿真作为一种新的方法参与办公建筑能源消耗,是一个非常有用的工具

  • 2021-06-23
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Modbus_TCP协议在智能建筑集成管理系统中的应用

智能建筑集成管理系统是智能建筑的核心系统之一,文章设计了基于Modbus/TCP协议的楼宇自控子系统集成方案。将Modbus/TCP协议在Microsoft Visual Studio开发环境下运用c≠≠语言进行了程序的设计,实现了客户端通过以太网远程获取Modbus/TCP Server发送的数据,该研究对集成Modbus协议的子系统具有一定的参考价值。

  • 2021-06-23
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智能建筑“智·简”网络解决之道--锐捷网络智能建筑网络整体解决方案

随着弱电技术发展,各子系统智能化和IP化程度越来越高,智能建筑网络系统也面临更多的挑战。本文论述了智能建筑中的设备承载网和办公信息网的智简网络建设思路,分析了智能建筑中的多场景应用环境的无线覆盖、抗干扰和信号稳定等难题,并提出了智简的无线网络设计和人性化的安全接入认证方案。最后描述了结合IBMS系统的基于智能建筑IT资源的综合管理系统。

  • 2021-06-23
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美国力推第三次人工智能技术浪潮及AI对智能建筑的影响

人工智能正越来越成为人们生活中熟悉的“伙伴”。人工智能技术在建筑领域的应用也已经成为现实。随着时代发展的步伐,各种人工智能技术在建筑设备中的应用将会愈来愈多。文章介绍了“美国为什么要力推第三次人工智能技术浪潮”的原因,并阐述了“人工智能技术对智能建筑行业可能的影响”等问题。

  • 2021-06-23
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浅谈走向感知的智能建筑--智能建筑行业未来发展趋势展望

本文主要对今后智能建筑行业未来发展趋势进行了初步的展望和探讨,由此提出了感知建筑概念的产生、感知建筑的系统构成、感知建筑的功能设想、感知建筑的设计理念以及实现中需要注意的问题。通过本文对智能建筑发展的分析,作者推断智能建筑今后的发展将进入感知智能建筑阶段,这样将从理论到实现,经历一个飞跃,从而大大推动智能建筑发展,其理论模式将对智能建筑行业发展起到积极的指导作用。

  • 2021-06-23
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论系统全过程调试对于智能建筑的重要性

本文以我国智能建筑中存在的主要问题为出发点,进而引入建筑系统全程调试的定义及分类,并阐述系统全程调试与智能建筑、绿色建筑三者之间的关系,从而总结出系统全程调试对智能绿色建筑的益处,最后就如何在国内组织实施系统全程调试,及如何与国内现有工程管理模式结合提出了建议。

  • 2021-06-23
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大数据背景下特色数字资源生命周期与长期保存模式研究_江闪闪

大数据时代已经到来,根据特色数字资源特征建立规范化长期保存标准与模式,对于促进特色资源共享、传播具有重要意义。文章在生命周期基础理论基础上,结合国内外对数字资源长期保存研究和现有特色资源保存现状,以生命周期流程为视角,构建了特色数字资源长期保存理论模型,并以少林武术资源为个案进行实践论证。通过构建特色数字资源长期保存模型,丰富特色数字资源长期保存理论体系,为高校图书馆及相关机构开展特色资源建设研究提供参考与借鉴。

  • 2021-06-23
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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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本方案基于DecisioWorks生产决策能力工具包,从一个边界清晰、数据可获取、结果可复核的真实场景开始,完成标准化数据接入、业务语义映射、目标与规则配置、受控求解、结果分析和方案复核。 企业可以先将分散的生产数据整理为具有业务语义的决策数据资产,再通过真实运行验证数据、规则和模型是否有效,进一步将验证结果应用于生产计划、作业排程、产能评估、交期分析和异常响应。 方案采用本地部署和License授权模式,不要求客户将生产数据上传至外部云环境。对于MES、ERP厂商、系统集成商和咨询机构,DecisioWorks也可以作为生产决策能力组件,嵌入合作方现有产品与行业解决方案。 DecisioWorks 主页:https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox

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