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基于云平台的物联网系统设计研究

联网是多种技术的组合,需要兼顾云端、设备、应用等方面的开发.为了节约时间与成本,且能够迅速开发出一套精简的物联网远程监控系统,本文提出了一种物联网系统的整体设计方案,并进行了模拟测试.本方案是利用ESP8266模块与阿里云物联网平台,通过M0,ITI’通信协议使设备接入物联网.不同的应用场景可以根据本方案快速组合出符合需求的物联网系统.

  • 2021-04-25
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物联网无人机应用典型架构及实现的技术难点详细介绍

物联网(Internet of Things)自首次提出以来,引起了学术界与工业界的广泛关注。物联网旨在通过将体域网、D2D通信、无人机网络、卫星网络等多种网络技术相融合,实现万物互连,可在任意地点、使用任意网络来提供任意服务,具有巨大的民用与军事应用潜力。

  • 2021-04-25
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一种基于联盟链的物联网匿名交易方案

对物联网终端交易的跨平台、去中心化、隐私、安全需求,提出基于联盟链的匿名交易方案,确保用户身份隐匿。通过划分基础域和互联域实现中心化身份认证和去中心化交易;对身份认证,提出基于Merkle树的双因素认证方案,实现各节点身份与消息的去耦;针对通信中明文消息暴露用户身份问题,提出基于CoillJoin思想的聚合签名隐私保护方案,混淆交易身份,以抵抗身份关联分析攻击;最后针对一致性和记账权问题,提出基于信誉评价策略的共识机制。安全性与效率分析表明,所提方案能以较低存储和计算开销保护终端身份隐私。

  • 2021-04-25
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物联网发展引爆传感器市场,MEMS助力我国弯道超车

物联网把所有物品通过角度感应、射频识别、红外感应器等信息传感设备与互联网连接起来,以实现智能化识别和管理,是继计算机、互联网和移动通信网之后的又一次信息产业革命,其中传感器技术是物联网的关键技术之一。传感器是一个快速增长的市场,目前手机与汽车两大市场作为传感器的主力市场,具有千亿规模。随着物联网的发展,传感器将成为万亿的蓝海市场。

  • 2021-04-25
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5G建设与城市风貌融合的流程与方法

5G 时代,射频拉远单元和天线已经集成为一体,成为 5G AAU(5G 有源天线处理单元)。为了达到Massive MIMO 的效果,目前 5G AAU 基本都是立方体的形态。未来设备厂家可能会对5G AAU的振子排列方式进一步优化,推出排气管型的美化 AAU,但是这种 AAU 会牺牲一定的 MIMO 性能。目前排气管型的5G AAU设备仍不成熟。

  • 2021-04-25
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智慧停车市场的变与不变

随着智慧城市和平安城市的发展,停车场逐渐成为公安系统下的“检查点”,对于公安系统来说,停车场作为终端场景,如与公安系统进行联动,将有效监控可疑车辆的行驶轨迹和规律。而对于城市管理者而言,停车场的各类数据可以有效了解各地区车辆使用状况,从而为下部决策起到良好的促进作用。

  • 2021-04-25
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政策工具视角下城市水系统全周期管理策略研究

我国城市水系统管理职能条块分割、规划协调不足、精细程度不够等现象突出。“全周期管理”可以从全要素、全过程、全场景等角度,以系统化思维解决城市水系统综合管理,增强城市水系统韧性和弹性。基于政策工具视角建立了包含战略面、供给面、需求面、环境面和评估面政策的城市水系统全周期管理整体性框架,并从机构统筹、规划引领、智慧监管等方面提出实施机制建议,为实现城市水系统的全要素管控、全流程监督、跨区域协同、分层次治理提供理论依据。

  • 2021-04-25
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加强源头治理构建智慧安全的韧性城市

2018年年初,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进城市安全发展的意见》,要求健全公共安全体系,打造共建共治共享的城市安全社会治理格局,促进建立以安全生产为基础的综合性、全方位、系统化的城市安全发展体系,全面提高城市安全保障水平。2019年11月29日中共中央政治局就我国应急管理体系和能力建设第十九次集体学习时,习近平总书记强调,我国各类事故隐患和安全风险交织叠加、易发多发,影响公共安全的因素日益增多;且要健全风险防范化解机制,坚持从源头上防范化解重大安全风险。为此,本期特策划“公共安全”专题。

  • 2021-04-25
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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