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汽车大数据应用模式与挑战分析

随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、 汽车后服务、智能出行服务等多个环节.这些应用的核心是海量的汽车联网数据.对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽 车产业转型升级的重要突破口.为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述.从汽车大数据的内 涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、 网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护 4 个方面分析了汽车大数据的关键技术, 并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势.

  • 2021-06-23
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智慧校园场景中智能引体向上训练器的设计

设计了智能引体向上训练器 ,采用水及水泵做为无级调速的配重部件 ,利用单片机对系统进行控制 ,通过手机 APP 进行运动的设定与数据采集 ,利用互联网平台进行数据的分析与共享 .训练器根据不同训练者的体质与体能 ,参与训练时间和强度指数 ,利用互联网大数据的分析 ,对其进行有针对的指导 ,并通过数据的采集 ,让学校可以自动完成对训练者的运动统计与督导 .

  • 2021-06-22
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基于_边缘智能计算_的智慧校园设计

新基建视域下,针对校园云计算与大数据中心集中部署计算资源所产生的诸多困境,文章依据边缘智能计算的理论研究,设计了基于“边缘智能计算”的智慧校园:首先对智慧校园“端、边、云”计算进行整体部署,随后从边—云协同和智慧校园事务处理的角度进行智慧校园边—云协同计算架构的设计,最后将人工智能技术嵌入边缘计算节点,实现智慧校园的分布式智能“大脑”。在此基础上,文章梳理了基于“边缘智能计算”的智慧校园发展场景,并提出发展建议,以期推进边缘智能计算在智慧校园的应用与发展

  • 2021-06-22
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_智慧_城市主义_思想内涵、现实批判及其转型启示

要】作为关于智慧城市及其发展所构建的新的话语体系,智慧城市主义旨在理解、批判与反思当下智慧城市发展的理念、目标、主体、方法、受众及结果等内容。虽然近十年智慧城市主义的思潮得到西方学术界的广泛关注,但我国城市研究对智慧城市主义的基本内涵、发展特征、发展困境及转型诉求都鲜有探讨。为此,综述介绍西方学界对智慧城市主义的最新研究成果,并发现:1)当前以技术为导向、政府一企业型治理结构主导了智慧城市的发展,且产生了诸如城市治理公司化、技术官治理方法、社会控制及对社会民居参与及需求的漠视等问题;2)转型智慧城市强调应该将“城市作为一种社会关系”纳入到智慧城市政策制定和实施过程中,倡导应用导向的智慧城市治理结构,促进智能技术设计、开发、实施与应用的社会构建过程,以及重视场景要素对治理结构、技术功能及解决方案的决定影响。基于此,提出我国未来智慧城市发展的建议。

  • 2021-06-22
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大数据下金融交易商业秘密的保护_困境与对策

利用大数据技术收集、分析对手的金融交易数据,可为日常经营管理和经营决策提供科学预测。但是大数据技术为金融机构带来便利的同时,也产生了很多问题。

  • 2021-06-22
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基于“互联网 ”的大学体育课内外健康数据一体化实践研究

以大数据技术和人工智能技术为代表的“互联网+”新型生态为传统教育注入了新的活力,也为教育的发展 带来了新的契机.运用文献资料法、数理分析法等研究方法,以重庆第二师范学院2017级学生为调查对象,实施 基于“互联网+”的智能手环结合体育网络管理平台APP的大学体育课内外健康数据一体化教学实践研究,构建了 集数据收集、数据分析、数据应用为一体的实践模型并探析其实践成效.结果表明,该实践能够实现数据化管理体 育课程、促进学生体质健康的提升、达到实时监控学生自主锻炼状况的目的,实现让学生走出宿舍、走进操场的 目标.

  • 2021-06-22
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食品安全大数据的融合及分类技术综述

食品是人们赖以生存和发展的基本物质基础,食品安全不仅仅关乎广大消费者的切身利益,甚至关系到国家经济 的稳步发展和社会的繁荣昌盛。 食品安全大数据具有数据容量大、来源多样、更新速度快、价值密度低却应用价值大的特 点,通过将多源的食品安全大数据进行融合及分类并行处理可以帮助人们实现更多的价值。 对食品安全大数据融合及分 类技术进行了综述。 首先,总结了食品安全大数据的来源特征以及数据处理关键技术,阐述了食品安全大数据预处理过 程,分析了食品安全大数据融合三种融合层次以及融合关键技术,介绍了食品安全大数据的并行计算模式;然后,归纳了 并行分类算法以及几种常见的分类算法,如朴素贝叶斯、决策树、神经网络等;最后,对食品安全大数据做出总结和展望。

  • 2021-06-22
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我国智能制造发展战略与对策研究

我国智能制造发展战略与对策研究,对下一步发展意义重大

  • 2021-06-22
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