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2010年:物联网发展趋势研究报告

物联网市场热浪汹涌,物联网概念继续得到热炒:从2010年开始围绕物联网概念的各种活动层出不穷,物联网概念继续得到市场、股市等各方面的热捧。

  • 2021-06-23
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智能制造常见的名词术语解析

一个快速发展且尚未成熟的领域，会出现大量新的名词术语，对这些名词术语的理解和使用往往出现分歧。智能制造就是这样的一个领域，有时一个术语有多个不同的解释，有时多个不同的术语却有着相同或类似的含义，甚至有的术语本身就含义模糊、语焉不详。

  • 2021-04-30
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实（XR）、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展，极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式，沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域，沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征，创造出了更优质的学习空间，学习者可进行各种模拟体验，为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验，不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学；也可用于培养学习者的创新性思维和想象力，还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面，进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题，文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统（Active Learning-based Intrusion Detection System，ALIDS）。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中，将主动学习查询策略与 LightGBM 结合，解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征，通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ；再通过不确定性采样，选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ；然后将已标注样本加入训练集，同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ；最后在数据集上进行二分类和多分类实验，验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。

  • 2021-04-20
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互联网+课程思政_育人特征、困境与实施策略

与传统思想政治教育相比,“互联网+课程思政”具有育人主体多元化、育人载体多样化、 育人场域超时空趋势等特征。 互联网给课程思政育人带来了新的挑战:互联网改变了学生的 认知习惯,加大了课程思政育人的难度；教师“ 互联网+课程思政” 育人的意识和能力有待提 高；互联网为课程思政育人资源整合提供了平台,但引领示范作用还有待增强。 适应互联网 背景下课程思政育人的新常态,全面推进课程思政建设,要抓住教师队伍“主力军” ,强化“互 联网+课程思政”思维,提升线上线下协同育人意识；创新课堂教学“ 主渠道” ,实现互联网与 课程教育深度融合,增强课程思政育人实效；聚力课程建设“主战场” ,搭建课程思政育人资源 和工作对话网络平台,促进课程思政育人交流互鉴。

  • 2021-04-21
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小微企业与民间资金对接渠道拓展_——基于_互联网+区块链_视角

近年来，互联网融资作为互联网时代重要的产物，其在有效对接小微企业与民间资金方面发挥了积极的作用。但随着互联网融资普及的同时，其监管措施的缺位，导致资金的安全、流通以及融资过程中的信任问题逐渐显现，互联网融资陷入困境。而区块链技术作为一种新型的互联网技术，凭借其去中心化、去信任化的优势为民间资金注入小微企业提供了全新的思路。文章将区块链技术与互联网相融合，从吸收民间资金的角度出发，通过各类金融机构，小微企业信息数据库以及互联网信息平台，将民间资金与小微企业进行有效对接，构建了“互联网 + 区块链”融资模式。该模式可有效解决融资过程中的信息不对称以及信用问题，降低融资成本和违约风险，拓展了小微企业与民间资金的对接渠道。

  • 2021-04-21
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德勤2020年环保行业白皮书

环保行业具有弱周期性和进入壁垒较高两个主要特点： 弱周期性 ？ 环保行业与宏观经济相关性较小，属于弱周期性行业 政策驱动 ？ 环保产业的需求变化取决于产业政策，发展速度与国家制定的环保标准以及政策执行的力度密切相关 ？ 付款人很难界定，具有较强的外部性，这使得其产业发展必须有政府的干预和调控；一些社会事件如雾霾事件、原油泄漏等也会对环保行业产生较强的驱动作用

  • 2021-04-19
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云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法

目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题，对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足，聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类，基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究，改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、Ｋ-ｍｅａｎｓ 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数，设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后，开展实验验证，并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明，相 比传统算法，该算法聚类时间短、误差小，且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此，该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类，具有较高的应用价值。

  • 2021-04-19
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