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铁路机务大数据应用系统设计研究 (1)

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构,从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-18
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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5G智慧教育_视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究

随着 5G 的应用,融入教育所构成的“5G+智慧教育”,让校园现实空间和数字空间的衔接与转换,优质资源的共享交互,智能教育、教学和生活环境的完善,变得更为便捷,它为实现智慧教育提供了强有力的手段与保障。 然而,教师是实现“以信息技术促进教学变革”这一目标的关键与核心。 因此,在“5G+智慧教育”的场域中,应更加注重教师教学性支持的知识引领,关注教师工具性支持的导航保障,强化教师社交性支持的融合促进,重视教师情感性支持的情感呵护。 基于“5G+智慧教育”视域下教师的基本诉求与理性追问以及教师之于智慧教育之间的应然之态,应进一步确立以支持服务为中心的教育理念,构建智慧教育教师的支持服务体系架构及其动态螺旋式支持服务模式。 同时,将该模式应用于实践并发现:在智慧教育过程中,教师提供的支持服务更易被学生感知到,融入技术的支持服务使得学生更加积极主动、学习效果更佳。 今后,如何实现“技术+教师”的完美结合,优化教育技术服务机制,助力 5G 技术下智慧教育的发展,还值得深入探究。

  • 2021-06-18
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为什么能效管理对智慧建筑的精细化运营如此重要?

在各种新技术和新模式的冲击下,人们的生活和消费习惯发生了翻天覆地的转变,由此带来的是商超、酒店、写字楼等各类商业建筑的饱和或过剩。在此之下,商业建筑市场从粗犷的开发时代步入资产精细化运营的新时代又该怎样走呢?

  • 2021-06-18
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基于用户感知价值的大数据资产估价方法研究

基于用户感知价值的大数据资产估价方法研究

  • 2021-06-18
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Norm-DP模型行人检测优化算法

统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Nom.DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft.NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和Ms cocO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-06-18
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5G专网许可已达123张!但并不是所有企业都能坐“头等舱”

“专频专用”的完全独立专网作为高等级的5G网络服务,并不能成为5G在垂直行业的普遍形态,建立起不同服务等级的多层次5G专网体系,覆盖大部分行业群体,才是5G在行业应用中的普遍形态。

  • 2021-06-18
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工业互联网和物联网无线电频率将这样布局!

工信部发布了《工业互联网和物联网无线电频率使用指南》,一方面,引导用户根据应用场景的特点,选择适合的无线电通信技术,提高工业应用与频率资源适配性,有效提升频率资源利用效率和效益;另一方面,通过规范频率使用和台(站)设置,降低无线电有害干扰风险,保障相关无线通信系统安全稳定运行和工业企业的安全生产。

  • 2021-06-18
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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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