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基于工业操作系统的智能互联工厂建设探究

在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题 基础上,提出以"工业操作系统+工业 APP"的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面 向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业 APP,实现工厂的持续改进与迭 代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业 APP 生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。

  • 2021-06-29
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基于上下文学习的电力物联网接入控制方法

针对 6G 时代电力物联网海量终端接入冲突严重、队列积压大、能量效率低等问题，提出了一种基于上 下文学习的接入控制算法。所提算法基于强化学习和快速上行链路授权技术，考虑终端活跃与休眠 2 种状态，优 化目标为在终端接入服务质量需求的长期约束下最大化网络总能量效率。利用李雅普诺夫优化对长期优化目标与 约束进行解耦，将长期优化问题转化为单时隙独立的确定性子问题，并利用基于终端状态感知的上置信界算法进 行求解。仿真结果表明，所提算法能够在满足终端接入服务质量需求的同时，有效提高网络总能量效率。相较于 传统快速上行链路授权算法，所提算法可提高平均能量效率 48.11%，提高满足接入服务质量需求的终端比例 54.95%，降低平均队列积压 83.83%。

  • 2021-06-25
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多域物联网中基于区块链和权能的访问控制机制

物联网中的数据通常包含大量的隐私信息，为了防止设备协同过程中因越权访问造 成隐私数据泄露的问题，针对多域物联网设备协同场景提出了一套访问控制机制。将分布式 的基于权能的访问控制（capability-based access control, CapAC）与区块链技术相结合，设 计了存储于区块链的权能令牌以及基于智能合约实现的令牌管理合约。根据 CapAC 的决策 方式，设计了基于区块链的令牌验证方法。针对物联网的特性进行优化，设计了区块链轻量化 节点。最后，搭建了区块链系统并实现了所提出的机制。实验测试结果显示，相比于中心化的 访问控制机制，该方案不但在大规模的物联网场景下安全准确地执行访问决策而且具有更稳 定的处理性能。此外，轻量化设计能够大幅度地降低节点存储负担。

  • 2021-06-23
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人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究

在信息化的时代背景下，人工智能飞速发展，同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务， 基于业界具有代表性的研究，本文对人工智能和智能财务概念进行了分析，构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系，并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨，而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。

  • 2021-06-22
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人工智能背景下科技型企业智能财务决策应用问题研究

近年来，随着人工智能的发展日趋成熟，已对人们的生活产生了方方面面的影响，为人们的生产生活 带来了便利性和简洁性，同时对财务决策方面的影响也日渐深入。多年来国内外学者们对新背景下的财务决策进行 了激烈的探讨，形成了丰富的研究成果，通过梳理文献资料发现，现有国内外研究成果多数仅针对传统财务决策模 式创新进行研究，而对于人工智能背景下并未形成完善的财务决策框架。因此本文以人工智能等手段为基本理论基 础，分析财务决策四大活动在人工智能背景下产生的变化以及人工智能如何应用在具体财务决策过程中，并且应用 渗透于科技型企业财务决策中进行实践探索，以适应时代发展的需要。

  • 2021-06-19
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基于大数据平台的物联网监测系统设计

本文介绍了基于大数据平台的物联网网络性能监 测系统。从网络运营商的角度，分析了运营商网络在物 联网性能监控方面的生产需求。系统设计遵循 LTE 信 令监测及互联网 KQI 指标规范，自动获取运营商 DPI 数据中相关 XDR 字段，多维度计算性能指标。并出于安 全考虑，使用深度神经网络训练识别模型用于标识观测 对象。 以关联分析方法为基础，提出使用不同事件的关联 关系作为事件日志归集的一种解决方法。能够通过对事 件日志的出现时点、事件日志的重要性级别以及事件的 自愈性属性等标签信息，将海量的日志信息做一定程度 的归集，减少日志信息的数量，从而减轻故障处理人员 在面对突发问题时面对海量信息时的压力，有助于对网 络故障的快速诊断及定位。 监测系统目前已使用于真实生产环境下的物联网 网络性能监控，并能有效定位网络中存在的问题。

  • 2021-06-19
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关于点击率大数据的高阶深度分解机预测仿真

互联网大数据具有典型的高维、高阶，以及非线性特征，现有点击率数据预测方法往往难以有效处理数据特征的复杂耦合、以及稀疏与类别的不均衡问题，为解决上述问题，提出了一种高阶深度分解机预测方法。在高阶分解机设计中，考虑到点击率的二分类特性，采用函数把输人数据映射至输出结果的二值类上，并利用损失函数求偏导对模型变量进行梯度更新。为了优化模型的复杂度及其多阶性能，对映射二次项采取转换，并推广至三阶映射模型。最后，设计了单层与多层构成的深度网络，根据的对称性与偏置训练样本集，利用弥补的无监督学习。并在梯度计算时引入对比散度用以优化网络训练速度。在神经网络层采用机制用以避免网络发生过拟合。仿真结果表明，高阶深度分解机预测方法具有良好的和指标性能，能够有效提高高阶点击率大数据的预测准确度与预测速度。

  • 2021-06-21
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生命价值与技术变革的现实_联姻__——基于人工智能教育应用的哲学审思

人工智能教育是当前教育发展的新趋势。 但是,人工智能在教育领域的应用中也暴露出一些问题,出现盲目崇拜人工智能技术或全盘否定其教育应用价值的两种极端态度。 只有正确处理好生命价值和技术变革的关系,才能推动人工智能教育健康快速地发展。 技术创新在“用”“体”“道”等方面,分别为教育带来器物、制度和思想上的变化。 同 时,技术革新还存在遮蔽生命意识和价值异化的风险。 在人工智能教育应用中,彰显生命是其重要的着力点,而生命的彰显又呼唤技术的支持。 人工智能教育应用的关键在于找到技术逻辑和理论逻辑之间的契合点,要达成两者的双向耦合,需要基于对生命本体的关注,重新审视并调适技术和生命的关系,实现生命与技术的现实“联姻”。

  • 2021-06-15
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