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基于区块链和智能合约的物联网访问控制架构

为解决传统的中心化的物联网(Internet of Things,IoT)访问控制解决方案中存在的单点失效、规模受限等安全问题,基于以太坊区块链和智能合约技术,采用中心化与去中心化相结合的方法,提出了一个面向IoT的访问控制架构。该架构中设计了多个访问控制合约、一个设备管理合约、一个管理员管理合约等多种合约,来实现去中心化的和可信的访问控制功能;利用访问控制列表机制来表示资源访问策略,利用智能合约来实现基于策略的授权决策。该架构将IoT访问控制过程分为智能合约注册、IoT设备和管理员注册、IoT设备访问策略的制定和资源访问授权决策四个阶段。最后,还对架构的安全和性能进行了分析。

  • 2021-04-21
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城市市政水利工程中地下管道用水智能化建设研究

我国城镇化的快速发展带动着市政工程的进步, 但城市地下排水管道系统仍存在市政水资源利用效率低等 问题。 为降低城市市政地下管道水资源运输损耗、 提升水资源利用率, 以广东省广州市某区供水系统为研究对 象, 系统分析了该区城市市政用水系统存在的问题。 针对性的提出城市地下管道取用水智慧化监控 -反馈平台, 该平台由节点监测网、 数据传输系统及监控中心组成, 具有监测准、 效率高、 反馈快等特点, 有效提升了区域市 政水资源利用率, 实现了区域市政平均用水量降低平均 10%以上。

  • 2021-04-20
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协同发展视角下中小城市发展战略研究——以涿州市为例

京津冀协同发展国家战略提出以来,对环京中小城市的发展认识应该放在区域的视角来看,而交界地区尤其要落实协同发展要求。以涿卅I为例,涿州不只是保定的涿州、河北的涿州,更是大首都地区的重要组成部分。文章从京津冀协同发展的视角,根据涿州自身的现状特征,研究其存区位、产业、文化等方面的优势,研判与区域发展态势和未来发展方向不适应、不匹配的问题,以协同发展为前提,从外部找差距,内部找原因,探讨在京津冀一体化发展大格局下中小城市的协同发展战略。

  • 2021-04-19
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把握智能家居发展机遇,推进城市数字化转型

智能家居又被称作智慧家庭,是以用户为载体,以内容为中心,融合自动控制、计算机、物联网、人工智能等技术,实现家电控制、环境监控、影音娱乐、信息管理等功能集中管理的系统性产品。

  • 2021-04-19
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物联网在智慧路边停车的应用探析

为研究物联网在城市智慧路边停车系统中的应用,通过分析物联网与智慧路边停车的关系,智慧路边停车系统需利用物联网技术进行升级,采用窄带物联网技术成为智慧路边停车管理的解决方案。进一步研究基于窄带物联网技术的智慧路边停车系统架构,分析系统的基本工作原理。同时,对物联网在智慧路边停车中的应用实例进行探析,并对智慧路边停车推广过程中的其他效益进行展望,为相关企业、政府管理部门的研究提供一定的借鉴,促进智慧路边停车的科学发展。

  • 2021-04-19
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智慧园林设计及其技术应用思考

信息技术使景观设计变得更加高效和科学。现代科技的进步推动智慧园林的发展,然而智慧园林的发展不仅依靠信息技术,更需要人的智慧、理性思维和感性设计参与其中。从智慧园林的长远发展来看,除了突出科学技术的应用,还需加入感知体验这个新元素。本文从智慧园林的形式和载体及其技术应用这几个方面对智慧园林设计进行分析,希望能理清智慧园林的组成内容,以及人、科技和环境在智慧园林中的相互关系,创造“增强感知”与“超现实体验”的现代园林景观,使智慧园林从单纯的技术应用拓展到更深层次的研究上,为智慧园林的发展提供更多可能性。

  • 2021-04-19
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中国现代城市规划教育早期发展研究

中国城市规划教育萌芽于 20 世纪初城市快速发展的迫切需求,源引自西方学理与经验,生根于特定的社会政治经济变迁背景,在城市发展与建设的实践中不断进行着自我探索和演进,最终架构了具有中华智慧的城市规划学科教育框架。通过探究城市规划由零散知识转为课程,再形成专业教育体系的过程,分析早期城市规划教育受到的多元文化影响及本土化发展特点,以期较为完整地展现中国城市规划教育早期发展的典型历程。

  • 2021-04-19
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基于数字孪生的智慧供水运管体系研究和构建

智慧供水是智慧水务的核心组成部分,也是智慧城市建设的基础和必然延伸,构建高效、智慧的供水运管体系是推动智慧城市和智慧水务快速发展的必然趋势。本文针对当前供水行业信息化和智慧化发展阶段研究的重点,利用数字孪生技术打造基于模型服务的辅助决策体系,研究供水全流程的数字化、虚拟化应用,构建供水全流程管理“可视、可知、可控、可预测”的运行管理体系。

  • 2021-04-19
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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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