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深度AWB结合改进DIT的高效大数据分类

针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯 (deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树 (differential information tree,DIT)的大数据高效分类方法。利用 AWB 算法构建大数据训练集的模糊知识库,提高大数据分类精度;采用改进 DIT 进行模糊粗糙集属性约简,以并行方式利用映射函数对信息进行分区,将洗牌算法融入模糊分类器的设计中,提高大数据分类效率;利用 CloudSim 仿真器在大型网络数据集对所提方法的性能进行实验论证。实验结果表明,所提方法提高了分类准确度,降低了计算时间,提高了计算效率。

  • 2021-06-21
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家居智能的超现实体验_—边缘侧分布式实时渲染

随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及,以及大数据和人工智能等新兴技术的引入,智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控, 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来,随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展,在居家环境中,人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统(边缘侧分布式实时渲染),以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时,结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起,为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。

  • 2021-06-21
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基于物联网平台的智能家居中心控制系统设计

智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性,并且智能家居的应用使生活更加节能环保;针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求,以EsP32单片机为控制芯片,设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统;用户可以通过设备端离线语音识别、wEB端在线语音识别和wEB端界面操作对设备进行操作,wEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备,完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标;详细介绍了系统总体方案设计.系统硬件电路设计,系统各功能模块的选择与分析,系统软件流程设计;进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析,运行结果表明该系统稳定、准确,操作简单、维护方便,具有很高的产业化价值,对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。

  • 2021-06-21
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基于物联网的智能家居控制系统设计探讨

在简要分析物联网概念、物联网基本特征以及智能家居核心特点的基础上,采 用 Raspberry Pi 以 及 Arduino 联合开发出一套智能家居控制系统,并详细介绍了各个模块的设计方式和功能特征,最终实现对门禁、室 内环境、温度湿度的有效管理。 进行了系统的运行测试,验证了系统稳定性以及功能实效性。

  • 2021-06-21
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基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

给 出 了 , - . / 0 1 算 法 收 敛 速 度 指 标 的 定 义 2 提 出 了 基 于 算 法 参 数 + 模 型 与 模 型 参 数 优 选 的 智 能 , - . / 0 1 方 法 2 有 效 地 改 善 了 , - . / 0 1 算 法 的 收 敛 性 能 和 实 用 性 8 仿 真 表 明 了 该 方 法 的 可 靠 性 和 有 效 性 8

  • 2021-06-21
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基于眼动跟踪的智能家居控制器

针对现有智能家居控制器存在抗干扰及适应性均较差的问题,设计了一种基于眼动跟踪技 术的智能家居控制器。 该控制器使用现场可编程门阵列(FPGA)作为处理核心,根据人眼在红外 光照射下的反射光斑特征,快速定位人眼,通过阈值分割、边缘检测及椭圆拟合定位光斑中心和瞳 孔中心,使用映射函数构建视线与用户界面的位置关系,实现用户通过视线选择界面家电图标,然 后搭配其它功能电路,通过眨眼控制家电的开启、关闭实现眼动控制家居电器。 实验结果表明,该 控制器有效控制准确率达 92% ,控制响应时间为 0. 47s,满足实时性的要求,同时采用视频图像处 理技术能有效避免环境语音噪声的干扰,尤其适用于肢体残障人士。

  • 2021-06-21
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基于微信小程序的智能家居控制系统设计

为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信 小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台 OneNET 等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建 服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等 远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.

  • 2021-06-21
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智能家居互联技术标准化现状与发展建议

智能家居互联技术蓬勃发展的背景下,互联技术标准是否统一尤为关键,本文从智能家居互联领域的国外标准化组织、国内产业生态、国际标准和国家标准等方面进行梳理分析,并就遇到的风险与挑战提出建议与对策。

  • 2021-06-21
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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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。

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