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面向智慧城市建设的养老服务平台框架设计

目前,金昌市正在大力推进新型智慧城市建设,文章的研究对象主要针对智慧城市建设的重要子项,即智慧养老 服务平台。首先,对金昌市养老服务现状和信息化程度做了调查分析;其次,从功能、业务能力和系统数据等层面进行市场需求 调查;最后,从该调查并与城市现实情况相结合,针对金昌市智慧养老服务平台总体框架进行了设计。

  • 2021-04-18
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大数据领域的六年巨变

大数据领域的六年巨变

  • 2021-04-18
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基于物联网技术的智慧物流园区研究

基于物联网技术的智慧物流园区研究

  • 2021-04-18
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大数据背景下高校智慧实验室的建构

随着物联网、云计算、大数据等信息技术的应用越来越广泛,建设智慧实验室成为 培养创新人才的重要选择。在充分理解智慧实验室内涵的基础上,灵活使用先进 的信息技术设计智慧实验室的架构模型,构建管理智慧实验室的平台系统。智慧 实验室不仅实现了实验教学管理的智能化、网络化,而且提高了优质实验资源的共 享率。

  • 2021-04-17
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基于Arduino的智能家居系统的设计与实现_刘正业

该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合,设计并实现了智能家居系统。该设计 主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术,系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令,实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法,在感知家庭环境数据的同时,为用户的行为建模,可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持,智能家居成为了新型产业的佼佼者,伴随着时代发展,人工智能技术的介入,将会让人们的生活更安全、环保、智能。

  • 2021-04-17
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“中国制造2025”深入推进的路径设计研究——基于德国工业4.0和美国工业互联网的启示

德国工业4.0和美国工业互联网不仅是把握未来信息技术与工业、信息化与工业化融合发展的“多棱 镜”.而且是信息技术发展到深层次阶段的一种崭新的工业发展模式。核心在于不断增强企业、行业甚至国家 的整体竞争力。 “中国制造2025”将“智能制造”作为主攻方向,其本质便是依靠互联网与工业之间的紧密协 同与深度融合.在新一轮产业革命中紧抓未来制造业革新的先机。“中国制造2025”可借鉴德国工业4.0和美 国工业互联网发展的经验.从促进不同部门间的合作、加强政府对中小企业的扶持力度、不断积聚和吸引高端人才、重视信息安全、大力推动数字化网络化智能化制造等方面进行深入推进。进而逐步促进我国从制造业大 国转为制造业强国。 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系个人,我立即下架。

  • 2021-04-17
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12,平均值由0.93下降至0.62,且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-04-17
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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