基于关联数据的文化遗产数字化保护研究综述

联数据能以“数据”为单位揭示数字资源实体之间的关系，推进文化遗产的数字人文研究，实现文化遗产的数字化保护。系统地梳理国内外基于关联数据的文化遗产数字化保护研究，可以为学者了解该领域的研究现状、开展后续研究提供参考。在讨论文化遗产数字化保护和关联数据概念的基础上,采用归纳和比较方法，从理论、技术、案例研究、开发利用等方面对该领域的研究现状进行了分析，发现该领域的研究已具备如下特点：形成了较为系统的理论体系，立足技术研究推进文化遗产数字化保护的理论研究，注重物质文化遗产数字化保护的实证研究，加强文化遗产数字资源开发利用研究以及重视文化遗产数字化保护主体研究等。

2021-06-28
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齿轮加工数字化车间刀夹具管理系统设计

为解决齿轮加工车间刀夹具管理混乱问题，提出一种基于信息模型的全寿命周期管理方法，并设计了齿轮加工数字化车间刀夹具管理系统。通过需求分析进行系统总体设计，包括刀夹具全寿命周期管理方法、管理模式和刀夹具管理系统架构。对包括基于六大原则的刀夹具选配方法等关键技术进行了研究；针对刀夹具信息复杂、管理混乱和多处维护的问题，建立了刀夹具信息模型和一种基于 Web Services 的刀夹具管理系统集成方法。详细设计了系统使用流程和数据库，开发了刀夹具管理系统并通过案例验证了系统的各项功能，实现了车间刀夹具的全寿命周期数字化管理，满足了企业的应用需求。

2021-06-27
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实时工业以太网协议转换方法设计与实现

随着工业4．0以及智能制造的发展，生产现场的实时数据和生产管理的非实时数据需要在同一网络中传输，但是当前的工业以太网厂商提出的标准互不兼容，设备间无法直接实现互联，且无法与非实时数据共存。在这种情况下，时间敏感网络TSN（Time Sensitive Network）应运而生，打通了信息技术（IT）层与运营技术（OT）层，打造了工业现场设备互联互通的“一网到底”的新型工业网络架构。各工业以太网厂商都致力于将自身协议向TSN靠拢，保住市场份额。但是一些较小众的不使用标准以太网帧格式实时以太网技术，它们依赖专用通信芯片，无法直接与标准工业以太网融合，需要进行协议转换。本文针对此类非标准实时以太网的协议转换进行了相关研究。

2021-07-01
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究

针对当前高校信息化平台建设存在的问题，尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台，在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上，基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境，设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下，采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理，应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用，完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集，从根本上提高督导工作效率，解决教学过程中的种种问题，有利于高校在人才机制体制改革的今日，源源不断的培养创新型人才

2021-06-21
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农业物联网与传感仪器研究进展 2

农业物联网与传感仪器研究进展 2，深入探讨其发展

2021-06-18
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基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型大数据”研究现状对比

筑信息模型（building inf0瑚ation rnodeling，BIM）与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法，该领域近年来深受中外学者关注。为了更全面了解该领域的研究情况，以web of science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源，运用文献计量可视化方法，以citespace、ucinet软件为分析工具，梳理2014—2019年期间发表的文献，绘制可视化知识图谱，从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析。结果表明：中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点，以智能管理和智慧决策为目标，深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术，服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势。

2021-06-21
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基于开源硬件的智能家居系统的设计与实现

随着社会经济的飞速发展，科学技术的不断进步，智能家居行业也逐步发展。目前，智能家居产品有功耗大、安全性不足和价格昂贵的劣势，因此该系统的设计目标是设计低成本、低功耗的智能家居系统。文中主要研究一种基于开源硬件 Arduino的智能家居系统，利用 Arduino UNO 作为主控制器结合基于 ZigBee无线通信技术的 XBee模块、基于 WiFi技术的 esp8266模块来实现对家居环境中的照明设备、家用电器设备以及安防监控设备的控制。文中设计的系统是一种低功耗、低成本、安全可靠的智能家居系统。

2021-06-18
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基于大数据的农业信息平台建设

所谓大数据技术，就是从各种类型的海量数据中，快速获得有价值信息的技术。大数据通常用来形容大量非结构化和半结构化数据，将这些数据下载到关系型数据库中用于分析时，会花费过多的时间和金钱，所以大数据技术应运而生。大数据技术具有四个特点:处理的数据量大、涉及数据类型多，搜索的数据价值密度低、检索数据的处理速度快。

2021-04-29
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