泛在电力物联网发展形态与挑战

泛在电力物联网发展形态与挑战，未来面对挑战的动作

2021-06-17
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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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建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法

碳排放量一旦超标，会使全球气温升高，导致南北极冰川融化。形成自然灾害。为此提出一种建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法，通过对建筑物的规划设计、施工阶段、运行维护阶段以及拆除阶段二氧化碳总排放量进行计算，获得排放的碳系数，再找出帕累托最优解集以及帕累托前端，决策者依据实际需求，解决建筑工程内多目标优化问题，最后计算非劣解集到达帕累托最优解集间距离、分散性以及错误率，完成对建筑物的碳排放量多目标优化评价。仿真结果证明，所提方法得到的碳排放量的数据更加准确，可更有效完成评价。

2021-04-25
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用于在移动通信系统中发送或接收信号的方法和装置

提供一种用于会聚物联网（IoT）技术和用于支持超出第4代（4G）系统的更高的数据传送速率的第5代（5G）通信系统的通信技术，及其系统。基于5G通信技术和IoT相关技术，本公开能够被应用于智能服务（例如，智能家庭、智能楼宇、智能城市、智能或互联汽车、保健、数字教育、零售业，和与安全性和安全相关联的服务）。本公开提供根据终端的状态的寻呼监视方法以及在考虑终端的不活动状态的情况下报告连接设立失败的方法

2021-04-26
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含大规模风电集群电网的在线计算数据生成技术

风电机组大规模接入导致电网的稳定形态更加复杂，迫切需要通过在线安全分析提高电网的新能源消纳能力和运行效率。针对在线安全分析难以准确模拟风电场动态特性的问题，提出了一种含大规模风电集群电网的在线计算数据生成技术。首先，融合状态估计、SCADA 和安控系统等多源实时数据辨识低电压网络的运行状态，形成包含风电集群的电网运行方式数据。其中，根据量测数据的时空关联校正模型，识别和校正未经过状态估计量测中的不良数据。然后，依次依据风电机组的静态特征信息和运行状态进行分群，采用基于层次分析的聚类方法确定风电场的动态等值模型。最后，通过实际电网的算例分析验证了所提出方法的有效性。

2021-06-15
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人工智能时代马克思劳动价值论的再思考

人工智能在生产领域的发展促进了生产力和生产关系的变革，同时也使马克思的劳动价值论的现实合理性遭到了质疑。创新型劳动如何创造价值、如何解释智能革命引发的财富系统膨胀与价值系统萎缩失衡的矛盾是当代马克思劳动价值论面临的考验；广义活劳动价值论、物化劳动价值论、多元价值论等都是当代学者对马克思劳动价值论的曲解。在人工智能时代，活劳动依然是创造商品价值的唯一源泉，智能化工厂的利润依然来自于劳动者创造的剩余价值，智能化的机器、设备是把活劳动与劳动对象结合起来的劳动资料，不能创造价值。人工智能在助推资本主义国家新一轮的“圈地运动”的同时，也在加速资本主义社会的崩溃，推动社会主义国家向共产主义迈进。

2021-06-15
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基于HDS10融合Zigbee技术的智能家居优控系统设计

为了解决“回南天”气候潮湿的居家环境对健康影响,设计了基于 HDS10 融合 Zigbee 技术的智能家居优控系统,利用凝露传感器（ HDS10 ）探测室外相对湿度, 通过 Zigbee 技术自组互联网, 采用单片机（STC8A8K64S4）、Zigbee 模块（DRF1609H）和 WIFI（ESP8266）构建整个智能家居优控系统,控制亮点是能有效对“回南天”气候居家环境舒适度实现智能控制。当环境相对湿度接近饱和时自动关闭窗户,避免室内潮湿和水浸；当环境相对湿度降低则自动打开窗户。系统能自动识别窗户是自动开关还是人工开关,对人工开关的窗户则保持人工开关状态。实验测试结果证实系统运行可靠、控制稳定性好。

2021-06-21
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法，包括以下步骤：对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型，根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练；将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练，预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型，使在线训练更加稳定，同时还可以降低学习成本。

2021-04-26
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