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智能健身赛道又现一员,售价8000元的魔镜?

其实智能镜最大的卖点有两个,一是AI智能帮助健身者调整健身策略,二是居家健身这一场景。 智能健身镜搭载了海量的健身视频内容,一边观看视频教学,一边镜身上的摄像头可以用AI判断你的动作是否标准,帮助你调整,如同一个私人健身教练。

  • 2021-06-25
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智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测_

针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于 Storm 的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。

  • 2021-06-25
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数字化驱动的制造企业商业模式创新研究综述

数字化驱动的制造企业商业模式创新研究综述

  • 2021-06-25
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物联网中一种抗大规模天线阵列窃听者的噪声注入方案

物联网中无线传输的安全难题是制约其发展的重要瓶颈,物联网终端受限的计算能力与硬件配置以及配 备大规模天线阵列的窃听者给物理层安全技术带来了新的挑战。针对该问题,该文提出一种可对抗大规模天线阵 列窃听者的轻量级噪声注入策略。首先,对所提出的噪声注入策略进行介绍,并分析了该策略的安全性;然后, 基于该策略得到了系统吞吐量的闭式表达式,并对时隙分配系数和功率分配系数进行优化设计。理论和仿真结果 表明,通过对物联网系统参数进行设计,所提出的噪声注入策略能够实现私密信息的安全传输。

  • 2021-06-25
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基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

为了促进江苏省智能农业的发展,该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统, 实现了对多传感器节点的信息(pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数)远程采集和数据存储功能,实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据, 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上,以 TXT 格式存储,系统多手机用户客户端可以共享一台服务器,具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片,控制部分采用模糊 PID 控制算法,系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试,各项指标均达到要求,温度测量精度达到 0.5℃,pH 值测量精度达到 0.3,溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内,水位波动控制在平均±1 cm 左右,能够满足水产养殖的需要。

  • 2021-06-25
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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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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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