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基于云技术的工业缝纫机状态检测及分析软件的设计与实现

工业4.0模式有效融合了物理世界和网络世界，云技术的发展又显著提高了数据分析处理和资源共享的能力，为电控缝纫机智能化提供了新的发展方向。通过物联网技术获取电控缝纫机加工现场数据，为满足整厂甚至是企业级的数据整合，利用云端分布式计算高效性和资源共享性的特点，开发一套基于云技术的缝纫机状态监测及分析软件对缝纫机故障诊断和质量管控带来重要便利。因此，基于Paas（平台即服务）云平台，搭建工业缝纫机状态检测及分析软件系统，实现了参数设置，状态检测及故障诊断，性能评价等功能。工业现场数据通过蓝牙由缝纫机传入移动端，再由HTTP协议上传至云端，采用整合在云端的Keras等机器学习库 对数据预处理分析和应用分析后，将结果存储在postgreSQL数据库，最终在移动端，实现由UIkit框架建立的可视化界面上的用户交互。

  • 2021-06-18
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变电站消防联动信息化应用（论文范文）

智能电网由智能发电系统、配电网、电能表、智能调度、变电站、交互式终端等组成，其中变电站是智能电网的重要组成部分。实现变电站的整体智能化尤为重要。变电站在电网电流传输和电压转换的全过程中起着重要的作用。变电站有各种各样的火灾报警和防火灭火系统，以抑制和扑灭早期火灾，以保护变电站各环节的安全运行，特别是变压器等重要设施的安全运行。因此，变电站消防设施的智能化建设是实现变电站智能化的最关键环节。

  • 2021-06-18
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5GAI视域下智慧学习空间的构建研究——基于开放大学的实践探索

5G 与 AI 等新一代信息技术应用与融入教育，为高校实施教学改革、实现智慧教育的目标，提供了强大 的技术支撑。开放大学的智慧学习空间模型是基于“AI+5G”等新一代信息技术，基于构建依据、空间内容、空间功 能、构建路径四个方面构建的。 以该模型为基础，以开放大学智慧学习空间学习者为研究对象，运用实证调查和 SPSS 分析开放大学智慧学习空间建设与应用的实践发现：开放大学整合社会和企业资源所构建的智慧学习空间 能够有效支持教学，学习者对学习空间构建和应用的整体认同度高；不同性别的学习者在学习空间各个维度的 认同度方面有明显差异；教师的技术应用能力、教学方法与学习空间的设施设备、技术支持、资源建设、教学平 台、支持服务、互动协作，均显著影响学习者对学习空间的认同度；学习者对智慧学习空间的构建意义、特征和目 标的认识存在一定的偏颇性。 为此，基于智能时代的学习观，开放大学智慧学习空间建设与应用，应以智慧教育 为目标，发挥智慧学习空间的教与学效用，以实现教与学质量的有效提升。

  • 2021-06-18
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基于物联网的智能学生宿舍系统的设计.doc

本文是在物联网技术基础上，以学生宿含为研究对象，建立.个对学生宿舍环境实现控制 与管理的智能化系统。系统采用ARM S3C6410作为核心控制处理器，嵌入式Linux系统为智能学生宿含总中心控制系统，以ZigBee近距离无线传输协议组建宿含控制监测网络，通过增设服务器以及开发Android应用程序，增加系统的稳定性和普及率，实现了学生宿舍居住和管理的智能化，

  • 2021-04-29
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智能楼宇安全指示牌

本发明公开了智能楼宇安全指示牌，包括底板、调节组件、隔板、储存组件、紧固组件、检测组件和减震组件；底板：上侧面上固定有两个相对有的L形固定板；调节组件：包含第一电机、T形移动块、螺纹杆、限位杆、连接框架、第二电机和安装框，所述第一电机安装在底板的下侧面上，所述T形移动块的左侧边部开设有螺纹孔，所述螺纹孔的内部螺纹连接有螺纹杆，所述螺纹杆的下端连接第一电机的输出轴，所述螺纹杆的上端转动连接在左侧的L形固定板内部的下侧面上，能够在用户靠近时自动提醒用户，而且能够非常方便的对指示牌的角度和高度进行调整，并且能够很方便的更换安全指示。

  • 2021-04-27
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大数据视角下的学习分析综述

学习分析作为教育信息化的新浪潮，是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长，线上线下的学习形式不断革新，关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法，着重从大数据的视角，对国内外学习分析的研究现状进行综述。首先介绍学习分析及相关概念的发展，从大数据视角探讨学习分析发展的驱动力；然后对比国内外在大数据和云计算技术驱动下形成的学习分析框架、应用领域和关键技术，介绍了整合的学习分析系统平台；最后分析大数据创新给学习分析带来的机遇和挑战。

  • 2021-04-25
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基于战略匹配成熟度的企业大数据战略实施研究

通过引入战略匹配成熟度概念，构建了企业大数据建设及应用水平提升路径的系统动力学模型，并对企业大数据建设及应用水平提升路径和关键影响因素作用进行了模拟。利用模拟结果对企业大数据战略实施评价，总结企业大数据战略在不同周期、不同成熟度级别的关键过程域和目标，确定不同级别贡献度指标，并对企业整个大数据体系进行关键元素分析，让企业能更清晰地知道自身当前大数据建设及应用水平所处的发展位置及改进方法，从而保证大数据战略与企业战略的良好匹配，特别是为后疫情时代企业的大数据建设和应用水平的快速科学提升提供了规范的理论和实证解释。

  • 2021-06-18
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基于混合曲面造型的CAD模型修复、特征简化与网格生成算法

前处理是复杂问题数值模拟的主要性能瓶颈，涉及大量人工干预，其效率严重依赖于用户经验。可靠高效的自动前处理算法是提高数值模拟效率和精度的关键。前处理研究主要包含2项内容：网格生成和面向网格生成的CAD模型处理。进一步细分，CAD模型处理包括模型修复和特征简化。模型修复算法负责将存在“错误”的“脏”几何转换为满足网格生成要求的“干净”几何；特征简化在模型修复之后进行，负责消除不必要的设计细节，以得到性价比更高的网格模型。自动网格生成的研究已取得很大进步。相比而言，自动CAD模型处理的研究虽也受到持续的关注，但其研究现状和实际需求仍有很大差距。数值模拟中，模型表面是几何错误和几何特征最为集中的区域，模型处理后紧接着生成曲面网格，且通常情形下，后续的体网格生成以曲面网格生成结果为输入，不再访问几何模型数据。基于这一考虑，本文的主要研究内容设定为面向曲面的CAD模型处理方法。曲面模型处理算法研究有2条平行的研究路线，一类基于连续曲面；另一类基于离散曲面。商业CAD系统构建的模型通常基于连续曲面，它数学表达严格。几何精度高，但定义在其上的几何计算通常是非线性的，数值稳定性差；离散曲面的基本元素为三角面片，相关几何计算是线性的，快速有效，但几何精度低。此外，离散曲面表征只涉及面片相邻等低层拓扑，应用于需高层拓扑支持的操作时，需构造连续曲面模型中常用的B-rep。本论文提出一类混合曲面造型方法。并系统性地研究了几类基于混合曲面造型的模型修复、特征简化和网格生成算法。相比单纯的基于连续曲面或离散曲面的方法，本论文所研究方法可兼顾两类方法长处，在底层系统设计、具体算法实现、网格生成质量等方面展现出独特的优势。将混合CAD造型方法应用于数值模拟前处理过程的思想对其它相关领域的研究有启发作用。具体地，本文在以下3点上做出了创新：（1）为兼顾基于连续曲面和离散曲面的模型修复和特征简化方法的优点，提出并实现了混合曲面造型；继而为支持仅改变模型拓扑、不改变模型几何定义的虚操作算法，引入虚拓扑，扩展B．姊的适用能力；最后基于上述增强的CAD模型表征方法，从软件工程的角度设计了一套分层的CAD／CAE系统集成方案，以屏蔽底层CAD数据来源和算法实现的多样性对上层CAE算法的影响。（2）基于混合曲面造型方法实现了连续曲面的自动拓扑生成算法。以处理曲面边界存在曲线交缠和细缝等缺陷的“脏”几何。几何计算在离散曲面上完成；拓扑计算先在离散曲面上完成，继而利用离散曲面和连续曲面之间的基本映射关系拓展到曲面B．rep。新算法不需要修改连续曲面的几何表征，修复后的模型满足后续特征简化和曲面网格生成算法的要求。（3）从高质量曲面网格生成的需求出发，基于混合曲面表征，提出了一类针对复杂组合参数曲面模型的自动特征简化算法，4类曲面特征的自动识别和简化。特征简化涉及到的所有操作均为虚操作，不涉及复杂的几何计算，可逆，且不改变模型的几何定义。针对“虚面”缺乏统一的连续曲面参数表达，无法直接复用已有网格生成算法的难题，提出了一类基于混合曲面造型的虚面网格生成算法。新算法先获得虚面离散模型的参数化表达；继而扩展连续曲面网格生成算法到任意参数曲面，实现离散曲面的网格化；最后基于离散模型和连续模型的映射关系，将定义在虚面离散模型上的曲面网格反映射回连续曲面。

  • 2021-06-21
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