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智能电网大数据研究综述

随着能源互联网 、 数字电网和泛在物联网的建设和推进 ,传统电网正在发生深刻的变化 ,智能测量设备 所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测 ,集成各类分布式能源 ,还能为用户提供最优的能源解 决方案 。 鉴于此 ,对智能电网大数据技术的发展现状进行综述 ,讨论智能电网的特点和能源数据的多源性 ,总 结大数据在智能电网中的应用 ,分析机器学习 、 数据挖掘等技术在电网大数据分析中的应用及特点 ,归纳提升 大数据分析能力的主流平台与知识提取方法 ,并对智能电网大数据中存在的挑战和机遇进行展望 。

  • 2021-06-21
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面向物联网智能家居网关的设计与实现

本文介绍了一款基于 STM32 单片机、DM9000 以太网控制器和 LwIP 协议栈的智能家居网关通信系统的设计。该系统设计主要用于检测家中各类传感器的工作状态,当家中出现危险状况时系统能够自主控制并解除家中危险,并且将传感器检测到的实时数据上报给用户,实现用户对家中电器的控制。硬件方面,该系统由供电模块、时 钟模块、SWD 仿真模块、SRAM 模块、按键模块、报警模块、网络通信模块、USB 转串口模块等组成。该网关系统的主控芯片采用功能强大、价格低廉、基于 RAM32 位 CortexTM-M3 的 STM32F103ZET6,它主要负责对家居环境参数的检测、智能控制;网络通信模块采用 DM9000 作为主控芯片,由时钟电路、RJ45 网络变压器组成,该芯片主要实现 TCP/IP 协议中的 PHY 和 MAC 层。软件方面,智能家居网关采用 Keil 开发环境,采用 LwIP 网络协议栈为运行环境,结合 C 语言共同完成网络通信的软件控制工作。Keil 开发环境用来编辑程序、编译程序、烧录程序以及调试程序;LwIP 协议栈短小精悍,小型轻量,可以实现无操作系统运行,并且 LwIP 协议栈对主控芯片的资源占用很少,适合在低端嵌入式设备中使用。

  • 2021-06-21
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教育大数据隐私保护机制与技术研究

随着大数据技术在教育领域应用的不断深入,教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全,对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征,重点阐明了教育大数据的隐私内涵,围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求,提出了教育大数据隐私保护框架,并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系,以期为教育大数据各个应用环节提供支撑,推动教育大数据的规范有序发展。

  • 2021-06-21
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基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践

数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑 战出发,从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段,提出运用迭代思维推进平台建设、 坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路,从 技术视角分析了平台的整体框架与核心关键技术,从应用视角提出了平台应用的推进路径、着力点及推进方 式,并给出典型实践案例,为相关领域的磺究者与实践者提供借鉴。

  • 2021-06-21
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大数据可视分析在海洋领域的应用

随着海洋观测技术和数值仿真技术的发展,人们能获取到规模更大、分辨率更高的海洋数据,这为复杂多元 海洋环境要素及结构现象的分析带来了机遇,同时也给传统的分析方法带来了挑战。因此,将大数据可视分析 方法引入了海洋数据分析,并探索了其在多元海洋时空数据分析、海洋重要结构的时空特征和演化分析等方 面的应用价值,开发了多个可视分析系统,并通过全球和我国周边一些海域数据分析的案例研究,提出了海洋 数据可视分析的基本框架,展示了可视分析是大数据时代海洋复杂数据分析方面一种很有前途的技术。

  • 2021-06-21
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基于大数据与动态交通仿真的城市主干道交通改善研究

城市主干道交通运行情况会对其联系的各个区域产生重要的影响。本文基于交通大 数据与交通动态仿真技术研究城市主干道的交通改善策略,以深圳市新洲路为例, 通过交通大数据分析城市主干道与周边联系紧密的片区的职住分析、出行分析,对 主干道拥堵成因机理进行剖析,对症下药提出交通改善方案,并引入动态交通仿真 技术,通过微观层面的动态、定量、精细化仿真分析,为交通改善方案的评估提供 支持,比选最优方案,形成闭环反馈。

  • 2021-06-21
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工业智能白皮书解读

工业智能白皮书解读

  • 2021-06-20
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基于数字孪生讲台的在线沉浸式教学体系分析与流程设计

大数据,基于数字孪生讲台的在线沉浸式教学体系分析与流程设计

  • 2021-06-20
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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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