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大数据环境下的危机信息整合模型研究_李欣

大数据环境下,突发事件的危机数据来源复杂多样,通过使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,把多模态的危机信息转化成基于内容特征项集合的单一情报信息源,建立危机信息采集萃取的整合组织模型。整合模型包括3个部分:危机信息内容特征项集的提取、RDF资源的统一描述存储和文本内容特征域的聚类划分。通过整合聚类危机信息源,从而实现不同危机信息源载体的规范化整合与组织,为危机的应急管理提供统一化的情报信息数据源。积极发挥情报效用,为突发事件的应急管理提供案例分析和情报预警。

  • 2021-06-28
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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术_白亮

深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务.

  • 2021-06-28
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物联网中数据融合的信誉度模型与仿真

有巨大市场应用lji『景的物联网正在掀起第一三次信息技术浪潮,其依托的核心技术之一一无线传感器网络具有能量、 存储能力、计算能力、通信带宽等资源受限的突…特点,实施数据融合是其必然选择。物联网一般具有信息安全敏感的需求,在 数据融合过程中易受到节.点数据被伪造或篡改等多种信息安伞威胁;为了保障数据融合结果的真实性与町靠性,建立了基于节 点信誉度评价的安全数据融合模型(CBDA),仿真结果表明了该模型的饪效性和数据融合结果的可靠性。

  • 2021-06-28
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基于精准灌溉的农业物联网应用研究

用物联网监控农田环境可以为精准灌溉系统提供决策支持.设计了一个轻量级的物联网系 统,以传感器网络采集农田的温湿度和光照强度等参数,使用基于服务的数据共享方式将传感器网络接 入霹转躅,使薅产可以巍接获取农霹参数。系统可以对采纂到戆数爨遗行滤波、接馑,去徐锈显有误嬲数 据,并使传感器数据可以用于直接描述农懈参数.最终系统被部署在就京和新疆,通过采集的数据可以 分析农嘲各参数之间的荧系,优化灌溉策略.

  • 2021-06-28
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矿山物联网标准建设的思考

:讨论了矿山物联网标准建设的重要意义,对物联网建设中普遍存在的争议——是标准先行还是应 用先行进行了剖析,分析了我国矿山物联网标准建设的现状与发展趋势。对矿山物联网顶层设计中的标准 体系规划进行了简要解读,举例分析了哪些是涉及面广的标准,哪些是具体应用的标准。指出矿山物联网标 准立项建设时应根据具体情况和标准的内容,灵活掌握标准先行还是应用先行。以网络层时间同步标准为 例说明了矿山物联网标准应具有适应性和可扩展性。

  • 2021-06-28
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智能手表领域迎来新竞争者,FACEBOOK要造表?

目前,智能手表的高端市场苹果公司占去了三分之一,而FACEBOOK曾经的“黑历史”也正与此次WWDC2021开发者大会上苹果公司的理念背道而驰,FACEBOOK若想与其抗争,恐怕还要先过了用户这一关,如何取得用户的信任,产品的优势是否能抚平用户曾经的伤痛,是FACEBOOK需要优先考虑的问题。

  • 2021-06-28
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5G时代的规模化应用藏在哪里?工信部“扬帆行动计划”或是最好的风向标

大规模的5G网络建设才刚刚拉开帷幕,面向各行各业、基于增强宽带、海量连接、低延时、高可靠等特性的产业应用蓄势待发,总之,5G作为物联网、人工智能等美好愿景的强大后盾,其未来发展充满了无限想象空间。如今,值5G牌照发放2年之际,我国已建成 5G 基站近 85 万个,形成了全球最大的5G独立组网网络。

  • 2021-06-28
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采用非线性梯度共轭法的粗糙表面数字化模拟

:为满足表面工程、结合面特性等研究领域对粗糙表面数据的大量需求,提出了一种 的三维非高斯粗糙表面数字化模拟方法。该方法根据设定的粗糙表面自相关函数,构造出 解转换矩阵的非线性方程组,并采用改进的非线性共轭梯度法进行求解;根据设定的峰度、 斜度等粗糙表面高度参数,结合Johnson转换系统生成三维非高斯粗糙表面形貌。仿真结 表明,本文方法模拟的粗糙表面偏斜度、峰度误差小于3%,自相关函数模拟值与理论值拟 效果较好,能够根据设定的高度参数和自相关函数实现粗糙表面较准确的模拟。

  • 2021-06-27
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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