面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

大数据是现代产业极具价值的重要资产。如何应对海量数据的处理，挖掘潜在的数据价值是当前的研究热点。针对集中式计算架构和传统的数据处理模型无法适用于大数据分析处理的要求，设计并实现了面向大数据应用的分布式服务平台。采用Ｈａｄｏｏｐ／Ｓｐａｒｋ大数据构架，提供一致的大数据应用服务。该系统能较好地克服集中式计算架构的缺陷，表现出良好的应用效果。

2021-06-23
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基于大数据技术的纯电动汽车减速器速比优化研究

针对电动汽车减速器速比匹配问题，本文提出一种基于大数据技术的优化理论，基于MATLAB建模方法对电动汽车速比进行优化设计，获得更接近实际最优状态的减速器速比。该方法可应用于未来汽车的定制化服务中，达成降低能耗、提升续航的目标。实例分析中，使用大数据技术的速比优化相对于使用基于模型的速比优化的情况，电驱动系统效率提高1．34％，百公里能量消耗率降低o．174kwh／100km。

2021-06-23
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工业物联网及工业大数据安全探讨_嵇绍国

近年来,世界各国掀起以工业物联网（oT）为代表的"第四次工业革命"。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/II VR等技术的加速发展,共同推动了"第四次工业革命"进程。本文通过对oTII与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对oT大趋势下如何保II护oT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

2021-06-23
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LoRa技术在智慧图书馆中的应用研究

为促进智慧图书馆建设，满足图书馆智慧化建设对于技术的需求，文章利用低功耗远距离通信LoRa技术完善图书馆智慧化建设。在分析智慧图书馆技术应用现状的前提下，详细介绍其技术特点及在智慧图书馆中的可行性与应用优势，最后构建四个基于LoRa技术的智慧图书馆应用场景。LoRa技术具有远距离、低功耗、多节点、高速率等技术特点，弥补了现有无线通信技术的不足，开创了低功耗局域网无线标准，将其应用到智慧图书馆中，将改善图书馆无线通信网络质量，助推图书馆提供智慧化服务，并为无线通信技术应用到智慧图书馆建设中提供借鉴。

2021-06-23
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基于多目标的管道物联网无线路由算法_刘苗

在恶劣的环境下传感器节点能量限制一直是制约油气管道物联网性能的关键因素。网络端对端延时决定了油气管道物联网对于管道安全事故的反应时间。为此,针对油气管道物联网能量限制和端对端延时问题提出基于多目标优化的管道物联网无线路由算法,通过将节点剩余能量以及节点到汇聚节点之间的距离作为机会路由中选择候选转发节点的指标,实现了物联网中能量的均衡,通过减少数据传输跳数,达到减少网络端对端延时的目的。仿真结果表明,与经典机会路由算法相比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时改善网络性能,不仅能使网络获得较长的使用周期,还能减少油气管道物联网对安全事故的反应时间。

2021-06-23
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基于改进PSO算法的多温室物联网群控终端变量协调控制研究_冷令

为解决目前温室群测控难、智能化程度低的问题,基于改进PSO算法提出一种多温室物联网群控终端变量协调控制方法。通过构建基于大数据的多温室分层分布式物联网群控集成系统,有效融合大数据技术、物联网技术、传感器技术以及智能控制技术,采用单个温室的多参数多变量协调控制方法,实现单温室智能化协调控制；通过加设总控制器,根据记录下的多温室作物生长环境参数变换情况,优化区间内浮点数的取值范围,当取值范围优化结果提升值比1%小,则停止寻优,将此时的最优参数输出,完成多温室群控终端变量协调控制。试验结果表明,稳定时设定的目标温度值的平均值为25.6℃,误差值为1.4℃,相对湿度平均值为47.60%RH,误差值为2.4%RH,光照强度和二氧化碳浓度也基本可以维持在一个较小的范围内波动,可在较短时间内将各项环境参数调控至温室预设目标环境参数值,提高多温室物联网群控终端变量智能化控制程度。

2021-06-23
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一种基于POI大数据的城市核心区识别方法_康翔

城市核心区在城市功能的发挥中扮演着重要的角色,多核心式城市结构已成为一种重要的城市空间模式,但目前对于城市核心区识别研究却较为缺乏,快速而准确地提取城市核心区对于管理者进行精细的管理与规划有重要意义。研究提出一种基于兴趣点大数据（Point of Interest,POI）的城市核心区识别方法,结果发现应用该方法成功识别了案例城市的核心区,提供了其空间范围,对于城市核心区结构也有很好的探测效果。另外,通过相关检验证明了识别结果的合理性与可靠性。与传统研究不同的是,该方法可以提取城市核心区范围,并且方法简洁。研究结果表明:这种基于POI大数据的城市核心区识别方法能准确定位城市核心区位置,为日后城市规划与城市精细管理提供有价值的空间位置参考信息。

2021-06-23
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基于电力大数据的工业用户营商环境优化_陈明

作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。

2021-06-23
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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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十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。