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面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系 统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压缩采样数据重构算法进行改进,用迭代方法求解最小化范数问题, 提出基于传感器网络的压缩感知重构算法,并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明:1)在一定采样率条件下,基于 传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率,加速度信号采样率越大其重构精度越高;2)相同采样率条件 下,基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法;3)压缩采样率为60%以上 时,信号重构误差不超过20%,符合工程应用标准;4)基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性,传感器节点个数存在耦合 上限,当传感器节点超过6个时,重构信号的精度无明显变化。

  • 2021-06-21
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大数据时代_通过设计保护数据_的元规制

大数据时代 ,个人数据保护面临新的威胁和挑战 ,主要集中于数据收集 、分析 、使用等阶段 。 “公平信息实 践原则”作为个人数据保护的重要原则 ,难以有效应对大数据带来的挑战 ,尤其是“信息自我管理”理论和“告知 - 同意” 工具出现失灵 。 “通过设计保护数据”的基本主张是将个人数据保护纳入设备 、产品或服务的设计过程 ,体现了“通过设 计保护隐私”和“代码即法律”的理念 ,可以有效弥补个人数据保护和技术设计之间的差距 ,成为“公平信息实践原则”的 重要补充 。 我国在未来的个人信息保护立法中 ,应当构建“通过设计保护数据”的元规制模式 ,将“通过设计保护数据”作 为个人信息保护的基本原则 ,制定相应的技术标准 ,鼓励实施适当的认证机制 ,从外部刺激企业自我规制 ,强化“通过设 计保护数据”的实施

  • 2021-06-21
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基于眼动跟踪的智能家居控制器

针对现有智能家居控制器存在抗干扰及适应性均较差的问题,设计了一种基于眼动跟踪技 术的智能家居控制器。 该控制器使用现场可编程门阵列(FPGA)作为处理核心,根据人眼在红外 光照射下的反射光斑特征,快速定位人眼,通过阈值分割、边缘检测及椭圆拟合定位光斑中心和瞳 孔中心,使用映射函数构建视线与用户界面的位置关系,实现用户通过视线选择界面家电图标,然 后搭配其它功能电路,通过眨眼控制家电的开启、关闭实现眼动控制家居电器。 实验结果表明,该 控制器有效控制准确率达 92% ,控制响应时间为 0. 47s,满足实时性的要求,同时采用视频图像处 理技术能有效避免环境语音噪声的干扰,尤其适用于肢体残障人士。

  • 2021-06-21
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大数据时代传统广告公司业务战略转型研究

大数据时代传统广告公司业务战略转型研究

  • 2021-06-21
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面向数据经济的跨境数据流动管理研究

据经济时代,数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看,数据全球化趋势明显,各国数据主权管辖全面兴起,全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言,跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律,把握全球产业竞争和政策演进的趋势,认清我国产业能力和发展目标,明确我国国家安全和网络安全的“红线”,实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同,推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。

  • 2021-06-21
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面向大数据异构系统的神威并行存储系统

随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入,传统面向高性能计算的并行存储系统 面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射 机制来减轻I/O负载。在转发服务层,调整I/O转发策略,均衡I/O负载。在后端存储层,对系统高可用功能进行 调整,解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应 了异构众核架构,使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。

  • 2021-06-21
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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大数据赋能企业知识管理创新机理与路径研究

大数据赋能企业知识管理创新机理与路径研究——基于华为案例

  • 2021-06-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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