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英国《数字化经济战略(2015-2018)》述评及启示

英国《数字化经济战略(2015-2018)》述评及启示

  • 2021-06-25
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电力物联网云主站计算负荷模型与资源优化配置

随着电力物联网建设不断发展,运行分析、电能交易、用户能效管理、电源管理等业务应用呈现指数级 增长,给传统主站系统带来巨大的计算处理压力。为了解决上述问题,针对新一代“云主站”架构,建立了电 力物联网的计算负荷模型,并基于此提出了云资源配置方法。从“云主站”内计算负荷动态变化的根源着手, 利用马尔科夫链刻画电网运行状态的变化规律;根据业务处理流程规范,建立状态关联的计算负荷模型,包 括计算负荷描述模型及状态-事件-应用关联模型,并将其建立为经验知识库,用于分析不同时段各类业务的 计算负荷特征;基于上述计算负荷模型,以平均响应延时最短、“云主站”能耗最小为目标,建立云资源优化配 置双目标优化模型,通过逼近理想解排序法从帕累托前沿解集中获得综合最优解。以改进的 IEEE 33节点 电网为例,仿真结果验证了所提方法能有效分析不同应用计算负荷的变化特征,进而合理配置云资源。

  • 2021-06-24
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基于物联网技术的烟叶精益物流管理探索与实践——以重庆市为例

为通过精益管理实现降本增效,按照“购销有记录、信息可查询、流向可跟踪、责任可追究、产品可召回、质量有保 障”的物流管控信息化建设要求,重庆市烟草公司从优化业务流程、丰富质量数据采集手段及完善物流追踪三方面着手,探索建 立了一套烟叶精益物流管理体系,在规范烟叶收购秩序、提高作业效率、减工降本方面成效显著。该体系的建立为实现全面精益 烟叶生产奠定了基础。

  • 2021-06-24
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政府部门数据治理_一个亟需回应的基本问题

3前,我国政府数据资源管理及利用,已成为学术界研究的热点,但对政府部门的数据研究,并未引 起足够的重视。政府部门受其自身业务特点和管理职责所限,其数据资源管理和利用,有别于一级 政府。本文在对相关部门数据资源管理现状调研的基础上,从治理体系和治理能力现代化的视角 出发,就我国政府部门的数据协同、数据汇集、数据治理形态、承载平台、数据利用和外部流动等基 础问题,进行了初步研究,得出了一些基本结论,以期为全面推进我国政府部门数据治理体系建设 提供基础性的研究思路。

  • 2021-06-24
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输变电设备物联网通信网络结构及拓扑分析

为了满足输变电设备物联网复杂信息流传输需求,提出了一种信息通信网络结构。信息结构上采用IEC 61850分布式结构,实现主备倒换;在通信网络中,采用2级分层网络结构分别实现接入控制和流量控制。设计 输变电设备网络拓扑结构,采用有线、无线异构网络方案来提升网络系统可靠性并为资产巡检提供业务通道。结 果表明:选择异构冗余的双星型网络作为汇聚层的组网方案,可支持由15个智能传感器与34"主智能电子设备(roD) 构成的变电站监测网络;该组网支持主lED设备之间的主备倒换且倒换时间<18 S。因此,以1EC 61850为基础分 层的双网异构网络结构可满足全景信息等应用要求。

  • 2021-06-24
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一种基于控制点差分数据的NURBS曲线曲面数据优化压缩方法

对协同设计中数据传输的需求,以去除数据冗余为目标,提出一种基于控制点坐标差分数据 的NURBS自由曲线曲面的数据优化压缩方法.该方法的思路是:以权因子为基础整合坐标数据分量, 使原数据所具有的几何意义与数据压缩过程紧密联系起来;再利用离散余弦变换,对控制顶点坐标分量 的差分值矩阵进行变换;最后进行量化压缩处理,并根据目标压缩率选取量化压缩比.方法在有效压缩 数据的同时使传送的压缩数据中携带了压缩复原数据的累计误差.实例应用分析给出了压缩复原数据 与原始数据的数据误差,说明在不显著增加误差的基础上此数据压缩方法能有效减少数据量.

  • 2021-06-24
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面向知识发现的数据连续性保障机制研究

文章构建面向知识发现的数据连续性保障机制,保障知识发现过程中数据的可用、可信与可控,为数据 连续性研究的深入开展提供理论支撑。以数据连续性的内涵为研究起点,面向知识发现的数据连续性保障机制 的横向维度包含数据准备、数据分析、结果展示,纵向维度包含关联数据层级、数据空间层级、数据溯源层级,并对 各层级功能模块进行详细设计。从主题相关性和主体相关性融合角度完善数据连续性的管理与保障,并将数据 溯源技术贯穿于知识发现全流程。

  • 2021-06-24
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基于正则化与时空约束改进K最近邻算法的农业物联网数据重构

针对农业复杂环境易发的物联网感知数据丢失异常问题,该文提出一种基于正则化惩罚的 K 最近邻数据重构方 法(K nearest neighbor-regularization penalty,KNN-RP),采用岭回归方法对最近邻方法中的最小二乘因子进行正则化, 并讨论了惩罚项的范数选取形式。通过对农业物联网感知数据的时空稳定性与相关性分析,确定了时间与空间约束矩阵 的定义方式。采用温室数据样本对算法性能进行交叉验证,结果显示该文的 KNN-RP 性能在点丢失模型下优于 KNN、反 距离加权 KNN 算法以及 DT 算法,而在块丢失模型下优于 KNN 和反距离加权 KNN 算法,略低于 DT 算法,提高了农业 物联网的感知数据质量。该研究可为基于物联网数据的农业生产决策提供参考。

  • 2021-06-24
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