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基于天基信息系统的海洋物联网体系研究

本文研究了基于天基信息系统的海洋物联网在海洋环境监测中的应用。首先分析介绍了国内外海 洋环境监测的发展状况。在此基础上提出基于天基信息系统的海洋物联网的发展思路。该网络是物联网 向海洋区域的延伸,包括岸基的海洋监测网络、海上传感器网络、航天器传感器网络。因此,基于天基信息 系统的海洋物联网是一个多维度立体海洋环境综合监测网络,可以实现对海洋环境实时监测的目标。本文 从体系架构,系统组成等方面对基于天基信息系统的海洋物联网进行了详细的研究设计。最后,本文对基 于天基信息系统的海洋物联网的发展和应用前景提出了一些建设性意见。

  • 2021-06-28
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基于智能油气田云平台的Smart_省略_o油气生产大数据挖掘系统技术研究_刘萍

针对智能油田建设下的海量油气生产数据,为应对数据深度分析的需求,建立了一种基于Smart Con工业生产大数据挖掘平台的油气生产挖掘系统,将多种类型的大数据挖掘方法融入到油藏动态分析、采油气工艺优选、油气集输、生产管理等油气生产的各个环节,从而实现油气生产的智能化分析、预测、优化并最终达到节能降耗的目的。

  • 2021-06-28
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基于物联网_传感网的智能节能系统

能减排是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会的重大举措,是建设资源节约型社会 的丛然选择.物联网/传感网是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能 化识别和管理.在此背景下,提出了基于物联网/传感网的智能节能系统,并从物联网体系结构、智能节 能系统整体设计、硬件设计、软件设计等方面详细阐述了其设计流程,最后给出测试平台,验证了其有效 性、实用性和先进性,并对本文所实现的智能节能系统做出总结与展望.

  • 2021-06-28
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基于物联网的农产品质量安全监管体系研究

本文基于物联网技术,从信息技术寅度出发,以农产品为研究对象,分析包含生产环节、加工 环节、配送环节、零售环节直至最终消费者在内的供应链流程,研究物联网技术在各环节的具体应用, 提出基于物联网技术的农产品质量安全可追溯性的解决方案。

  • 2021-06-28
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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术_白亮

深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务.

  • 2021-06-28
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区块链·5G·物联网_——去中心化思维下电影产业模式前瞻

去中心化思维是区块链技术的核心特征,这一技术及思维方式深刻影响了全球金融运行方式,且 已在多种领域展开应用。随着 5G 传输效率的换代成熟,去中心化思维结合物联网智能协作,将会从电影 前中后期制作、宣发投放、市场反馈等领域对整个电影行业的工作方式造成全面变革。通过对理想模型 下区块链和物联网技术的应用分析,能够窥见未来电影产业模式的新形态,及其对电影创作和审美体验 变迁的影响。

  • 2021-06-28
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物联网产业开放式创新的跨组织知识流动

在物联网产业开放式创新环境下, 知识在企业、 科研院所和顾客等不同主体之间的流动有利于 提高产业整体创新绩效。 在 Nakano 提出的知识流动 SECI 模型的基础上, 本文从物联网产业创新周期的不 同阶段入手, 对物联网产业跨组织知识流动从低级向高级演进的过程进行研究, 着重分析了知识流动过 程中显性知识和隐性知识的转化机理。 针对不同阶段跨组织知识流动的瓶颈, 分别提出了政府介入知识 定价、 增强企业间信任并使企业知识水平协同发展、 提升顾客参与创新程度三点管理提升措施。

  • 2021-06-28
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物联网产业链利益分配机制研究

面对着如此巨大的市场空间,研究物联网产业链的利益分配机制有利于各成 员企业认清自身的定位,对物联网产业的整体布局具有指导性的作用。本文首先 对产业链和利益分配理论进行了研究。在总结前人文献的基础上,说明产业链是 一个价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。同时对产业链和供应链 之间的区别和联系从几个方面进行了分析,总结了目前对产业链和供应链利益分 配的相关研究方法。对物联网产业链进行了概述,说明了物联网产业链的构成和 发展阶段。本文的第三部分主要是构建物联网产业链的利益分配机制,分析了物 联网产业链利益分配的意义和原则,以及物联网产业链利益分配的主体、客体和 模式。构建了以运营商为主导者的物联网产业链的利益分配机制。第四部分建立 了物联网产业链利益分配的模型。并运用不同的博弈分析方法,研究了运营商为 主导者和企业处于平等地位的物联网产业链利益分配比例。

  • 2021-06-28
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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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大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。

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