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基于云安全与深度学习的区域大数据分析方法研究_杨睿

准确分析区域经济的各项大数据,具有重要的研究价值。为此,文中使用深度学习与云安全技术建立了区域大数据分析系统。为保证各类经济数据共享的安全性,该系统针对常见终端的智能网络,采用区块链技术架构了包括局部区块链、终端服务器与本地储存的数据传输网络。为实现对各类经济大数据进行精准、有效的分析,系统使用循环卷积神经网络结合日内方向运动分析手段,建立了包含输入层、卷积层、递归层与输出层的SI-RCNN网络,可以准确识别出大规模数据中的各种特征。使用该系统对某地区一段时间的水消耗大数据进行实验测试,测试分析结果表明,系统对数据的分析精度最高可达99.8%,具有良好的应用前景。

  • 2021-06-21
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基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计_王栋

针对传统预测模型准确度低、泛化性差的问题,提出基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型。在配电网正常运行的情况下,采集全域实时运行数据,并调取该配电网的历史数据。利用聚类划分的方式处理数据采样结果,通过支持向量机的回归处理,分析出配电网全域大数据的特征,从而推断出大数据的变化规律。以数据的特征分析结果为基础,分别得出配地啊暗网全域线损数据、负荷数据以及电能数据的预测结果。经过模型效果测试实验的设计与分析得出实验结论:与传统预测模型相比,设计的配电网全域大数据自动化预测模型的预测误差降低了0.45,具有更高的应用价值。

  • 2021-06-21
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大数据加密算法在数据安全保护中的应用研究_张晓敏

针对大数据加密算法安全性不高,计算效率低等问题,本研究采用双混沌系统结合改进AES加密算法设计出一个混合加密算法,改进AES算是利用仿射变换对(A7、6F)生成新的S盒,采用的双四维超混沌系统是从两个三维混沌系统进行改造而成,然后利用改造后的超混沌系统生成混沌序列,设计出一个分组加密方案,在Hadoop大数据平台上,将双超混沌加密方案和改进的AES算法进行合并;试验表明,本研究的大数据加密算法安全性能高、密钥长度达688 bit,加密解密效率提高2倍以上。

  • 2021-06-21
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基于语音识别智能家居系统的设计与实现

为了创建良好的家居环境以及为手臂残障人士提供方便,设计了一套智能家居系统。 该系统由语音识别系统、室 内光照采集与控制系统和室内温度检测与控制系统共同组成。 使用 LD3320 实现语音识别,通过上位机发出控制信号,进 行室内灯光和温度的控制。 通过对室内光源照度分布建立模型并分析,设计了光源以及光照传感器的分布。 并且利用迟 滞比较器软件算法使光源可以根据室内的光照强度进行补光,以达到国际照明标准。 考虑到人体舒适度,通过建立体感 温度与相对湿度、环境温度的函数关系,得到最佳的设置温度。 最后利用模糊 PID 算法控制中央空调的送风机使室内达 到设置温度。 该智能家居系统具有实时检测、稳定性好、节约电能、成本低等优点,可以广泛应用于智能家居市场。

  • 2021-06-21
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大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计_黄凯宁

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

  • 2021-06-21
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基于大数据的数据分析平台构建研究_周怡燕

大数据中隐含了许多有价值的信息,能够辅助人们做出科学决策,但是大数据很难被充分利用起来,其根本原因在于数据量巨大。为此,为提高大数据利用率,构建一个基于大数据的数据分析平台。该平台首先利用多功能采集卡将采集的数据集中到一起,并转存到中心处理器当中,在中心处理器中根据数据类型和数据挖掘目的选择合适的大数据挖掘技术,进行大数据分析,最后将分析结果通过显示器反馈给用户,以供用户利用。结果表明:将所构建平台应用到电力设备异常检测中,其检测结果证实了该平台的应用效果,为大数据的利用提供了重要的辅助手段。

  • 2021-06-21
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安防产业的新引擎——浅谈5G AI在安防产业的应用

安防产业的新引擎——浅谈5G AI在安防产业的应用

  • 2021-06-21
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实验室智能安防报警系统研究

实验室智能安防报警系统研究,实验性安全生产

  • 2021-06-21
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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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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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