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基于窄带物联网的粮仓环境监测系统设计_彭海瑞

为了改善粮仓储粮环境,保障粮食安全。设计了一种基于窄带物联网的远程智能监测系统。该系统以STM32L476作为系统核心控制器,终端传感器节点负责数据采集,窄带物联网技术负责构建整个数据传输网络,电信云平台负责手机软件和电脑网页远程监控,达到远程监测粮仓储粮环境的功能。

  • 2021-06-22
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基于物联网的移动网络交互行为异常检测_徐俊梅

为了解决传统交互行为异常检测方法实时性差、数据分布要求较高等问题,研究基于物联网的移动网络交互行为异常检测方法。基于时间序列分量对物联网高维数据特征进行检测,以获取的移动网络交互行为数据特征值子集为基础,将高维特征空间的正向矢量数据作为验证核心,设立常数偏差函数并求取函数最小值,以此设定检测阈值。根据检测阈值采用平行时间序列建立随机映射,并且利用Kmeans++算法对交互数据进行聚类,获取多个交互数据的异常集合,对所有异常集合进行交集操作,从而获取最终的异常检测对象集。通过实验仿真可以得出结论:该方法可以有效提高交互行为异常的检测实时性,异常检测效果更加理想。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的污水泵站自动化系统改造_朱万浩

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下位机采用STM32控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成;通过工业以太网,控制器把现场监控数据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。改造后试运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的污水泵站自动化系统改造

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远 程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。 该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下 位机采用 STM32 控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成;通过工业以太网,控制器把现场监控数 据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。 改造后试 运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

  • 2021-06-22
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健康医疗大数据标签体系构建方法研究

界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上,以国家全民健康保障信息平台为应用场景,分析了 健康医疗大数据用户的类别及其信息需求,提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的 设计方法,以及标签命名和取值的标准化原则,搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构,研究结果 能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。建立健康医疗大数据标签体系,不仅能够提升用户 利用数据资源的效率,而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用,支持科学管理与循证决策。

  • 2021-06-22
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大数据在政府治理中的应用研究

大数据通过对海量的数据分析,及时提供信息和反馈,为政府部门提升治理能力现代发挥了重要的作用。基于此, 文章运用 CiteSpace 软件分析 CNKI 中有关的研究文献进行计量分析,重点就大数据在政府治理中的应用热点研究主题与研究 前沿进行分析,从发文量、期刊来源、作者、高频下载与被引文献等角度总结我国政府部门在治理中应用大数据的研究现状

  • 2021-06-22
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大数据与社会认识论_追本溯源、领域拓展及其实践探索

大数据作为最新信息科学技术的代表正引发一场技术和思维革命,它给政府部门、产业界和学术界等 带来新的解决方案和发展方向,与此同时也改变了人们的思维方式,在此背景下对大数据的研究已经 成为当今哲学研究尤其是社会认识论研究关注的重点课题。从社会认识论的视角开展大数据的研究 应该包括分析探索大数据技术本身和它的哲学意涵,大数据所形塑的社会和以此为思考立足点的社会 认识论研究再出发,以及在理论研究基础上对大数据的合理实践探索等方面。社会认识论与大数据的 结合实现了对大数据时代社会所特有的活动结构、方式、方法、规律的重新认识,它具有高度的时代性 和鲜明的实践导向性。

  • 2021-06-22
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基于大数据视角下池州生态旅游资源评价研究

随着经济社会不断发展,池州市旅游业发展暴露出了一些比较突出的问题,例如生态旅游资源空间分布不 合理、旅游业与经济社会发展脱节等。通过对池州市旅游资源空间结构和近年来旅游客源预测的实证研究,为池州市旅 游空间结构优化提供了思路和旅游发展的基本对策,规划池州市旅游区总布局,确定优先发展领域和城市旅游中心,改 善池州市基础设施和优化旅游环境,增加投资,加强池州市旅游业共同发展。

  • 2021-06-22
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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

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