紧水滩电厂管理提升与信息化咨询项目业务流程优化报告

智能工厂是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

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境外医疗、私人订制度假及境外全方位管家.商业计划书

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乐乐医-患者院外管理系统项目互联网+医疗商业计划书

2021-05-07
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5G打开虚拟现实的想象空间_谭涵文

＜正＞智能变革的重要推手2020年以来,虚拟现实技术的应用领域日益丰富。5G+AR远程会诊系统、AR查房、VR监护室远程观察及指导系统等解决方案,有效提升诊疗效率；VR教育、VR协同办公、VR/AR远程巡检等新场景,改变人们的学习和工作方式,提升信息共享效率；VR看房、VR旅游等新业态,让线下业务走向线上,带来全新服务体验……工信部电子信息司副司长任爱光认为,5G商用加速到来,开启了VR/AR产业发展的新一轮热潮,

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基于5G技术的多智能机器人应用研究_盛春明

本文通过在机器人中内置小型存储器,建立分布式传输网络,并通过远端控制技术统一分配系统云计算能力。机器人除了作为信息采集点之外,还可以作为云计算终端进行数据处理。引入自定义网络（Software Defined Networking,SDN）和网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）技术,利用不断成熟的云计算技术,来满足这些高传输和低延迟的要求,在5G网络中为机器人系统提供稳定的数据传输和较低的通信时延,提高机器人对环境和控制命令的反应,最大程度优化机器人系统的运算能力。

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基于智慧校园的网络安全管理体系架构分析_吴玉栋

随着网络技术越来越成熟,校园中网络的应用已经十分普遍,在智慧校园理念中,校园的网络安全问题一直备受重视,网络安全管理体系的完善可以让校园处于一个更好安全的互联网环境,为在校师生提供更加优秀的上网学生环境。在智慧校园体系下,如何加强网络安全管理关乎整个校园的用网安全,不管是从硬件层面还是软件层面,一系列的升级改革都需要加强落实。

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5G专网背景下的工业物联网架构研究_黄广山

5G网络覆盖较广、带宽较大、时延较低,能够在工业领域发挥重要的作用,当前已经出现了基于5G专网的工业物联网,有效提升了工业生产的质量及效率,让工业加速数字化、智能化以及网络化。基于此,本文概述了工业物联网技术的基本应用需求,介绍了5G专网背景下的工业物联网架构,分析了5G应用于工业物联网的几种模式。

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校园5G网络关键技术的研究及应用_辛艳

近几年,第四代移动通信网络技术即4G网络技术已经投入大规模的应用,并进入人们生活的方方面面。4G网络在一定程度上可以满足人们的需求。但是随着高校的扩招,使得高校内的用户量激增。对于特定范围内相对固定的群体来说,4G网络有一定的弊端。所以第五代移动通信网络技术即5G网络技术有着更广泛的施展空间。本文对探索5G网络中的关键技术,构建新的网络模式以达到校园5G网络技术流畅使用进行了研究及应用。

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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。