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基于秒开云科技arm的嵌入式voip服务器移植

随着通信技术的发展及Internet 业务的扩展,一种新型网络一“NGN(下一一代网络)” 将被用来满足人们日益增长的通信需求。而在语音业务仍然是通信领域的主体核心业务的当前阶段,NGN 的发展重点就在于VoIP技术。VoIP是指在IP网络上进行电话业务传送,通过改变语音业务的承载

  • 2021-04-22
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菏泽市数字化城市管理问题研究

本文以菏泽市数字化城市管理为研究对象,目的在于分析如何能充分发挥数字化城市 管理方式的作用,提升城市管理乃至政府治理的水平。本文通过文献研究和实证研究相结 合,辅以其他研究方法的方式,以菏泽市数字化城市管理为依托,研究数字化城市管理的 产生和特点,分析和总结菏泽市数字化城市管理取得的成效和存在问题,提出相应的对策 建议。

  • 2021-06-27
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基于时空信息云平台的空间大数据管理和高性能计算研究

基于时空信息云平台的空间大数据管理和高性能计算研究

  • 2021-08-10
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基于大数据情境的组织宽裕与期望对组织绩效作用机理研究

在大数据时代, 企业能够在海量信息中快速提取有效信息, 从而做出科学理性的决策, 这与传统研究中基于 “有限理性” 假设的组织行为相悖, 亟待对此展开深入研究。 本文旨在探索大数据 情境下, 组织宽裕和期望对组织绩效的作用, 并进一步探究环境波动和制度支持对上述关系的调节作用。 实证结果表明: 在大数据情境下, 组织宽裕和组织期望与组织绩效之间呈正相关; 环境波动正向调节组织 宽裕与组织绩效的关系, 负向调节组织期望与组织绩效的关系; 制度支持负向调节组织宽裕与组织绩效的 关系。

  • 2021-06-18
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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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基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障。以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率。结果表明,在已采集的船舶数据样本的训练集和测试集上,数据拟合和故障预测的效果十分理想,预测故障发生的准确率较高。关键词:大数据分析;支持向量机模型算法;Python语言;船舶设备故障诊断

  • 2021-06-15
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移动互联技术在应用软件安全协同测试中的研究

针对当前应用软件安全协同测试结果正确率低、软件存在不安全的概率高和软件测试效率低的问题,提出一种基于 DHSC 的应用软件安全协同测试方法。基于 SVDD 方法,建立软件训练集静态超球体,获取超球体重要结构;合并软件训练集以及待测软件,对比静态以及动态超球体结构变化,实现应用软件安全协同测试。实验结果表明,所提出的方法在对应用软件安全协同测试时,测试结果的正确率高、软件存在不安全的概率低,并且还具有较高的软件测试效率。

  • 2021-05-07
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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等 接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接 入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络 业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。 该文给出一种基于用户逻辑分组(安全组)的策略模型,并全面分析 企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性(IP/ VLAN/ MAC)等无关,大大降 低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百 计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

  • 2021-04-26
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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