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基于多目标的管道物联网无线路由算法_刘苗

在恶劣的环境下传感器节点能量限制一直是制约油气管道物联网性能的关键因素。网络端对端延时决定了油气管道物联网对于管道安全事故的反应时间。为此,针对油气管道物联网能量限制和端对端延时问题提出基于多目标优化的管道物联网无线路由算法,通过将节点剩余能量以及节点到汇聚节点之间的距离作为机会路由中选择候选转发节点的指标,实现了物联网中能量的均衡,通过减少数据传输跳数,达到减少网络端对端延时的目的。仿真结果表明,与经典机会路由算法相比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时改善网络性能,不仅能使网络获得较长的使用周期,还能减少油气管道物联网对安全事故的反应时间。

  • 2021-06-23
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基于改进PSO算法的多温室物联网群控终端变量协调控制研究_冷令

为解决目前温室群测控难、智能化程度低的问题,基于改进PSO算法提出一种多温室物联网群控终端变量协调控制方法。通过构建基于大数据的多温室分层分布式物联网群控集成系统,有效融合大数据技术、物联网技术、传感器技术以及智能控制技术,采用单个温室的多参数多变量协调控制方法,实现单温室智能化协调控制;通过加设总控制器,根据记录下的多温室作物生长环境参数变换情况,优化区间内浮点数的取值范围,当取值范围优化结果提升值比1%小,则停止寻优,将此时的最优参数输出,完成多温室群控终端变量协调控制。试验结果表明,稳定时设定的目标温度值的平均值为25.6℃,误差值为1.4℃,相对湿度平均值为47.60%RH,误差值为2.4%RH,光照强度和二氧化碳浓度也基本可以维持在一个较小的范围内波动,可在较短时间内将各项环境参数调控至温室预设目标环境参数值,提高多温室物联网群控终端变量智能化控制程度。

  • 2021-06-23
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大数据视角下的汉语学习分析模型建构_李代鹏

基于大数据视角,在对国内外关于学习分析模型的研究进行综述的基础上,指出了现有学习分析模型的优缺点,并建构了相应的汉语学习分析模型。该模型具有以下特征:数据来源更偏向半结构数据;分析的过程注意学习的非线性与动态性特征;预测环节加入学习者特征。基于大数据视角建立的汉语学习分析模型不仅能够深化教师与学生对汉语学习的理解,还能深化教育者对学习者的理解、深化师生对自主学习的理解,对于提升汉语学习者的学习效果具有重要的指导意义。

  • 2021-06-23
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基于政务云数据中心的政府数据开放共享服务集成平台研究

文章分析了政务云数据中心、政府数据交换共享平台、政府数据开放平台和政府数据整合服务平台,并 在这一大中心三大平台的基础上,从政务数据的储存、共享、开放和服务的集成管理出发,提出构建一个基于政务 云数据中心的政府数据开放共享服务集成平台的设想,从而实现政务数据生命周期的全过程管理。

  • 2021-06-23
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英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析

文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象,从发布机构、主题、格式、许可协议与开 放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况;从API设置和APP开发两方面掌握其交 通数据的应用情况;从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da? ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足,为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定 的启发。

  • 2021-06-23
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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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