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物联网物联网在智能家居方面的发展和应用-毕业论文

近年来，随着技术及方案的成熟，数字经济蓬勃兴起带动的各产业数字化转型加速，物联网在智能制造、智慧家居、智慧交通等领域的应用场景不断增加，且日趋成熟。 2021年，随着“新基建加速”的持续推动，工业互联网加速建设，既为数字技术创新、落地应用提供了好的政策及发展环境，其成果也进一步推动数字技术的创新及应用，形成良性循环。

  • 2021-06-15
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基于大数据挖掘交通流量预测

“当前各种交通信息采集技术（如微波、视频、环形感应线圈等）已被广泛地运用子城市、 高速等交通路段或卡口，并且这些交通信息采集系统每天都会产生的实时交通数据。实时交通数据以数据流的形式记录行随时间变化的空间小区域等）信息，具有天量、连续、不断变化和要求即时响应的特点。交通领域所涉及的数据具有大数据4特点:规模性（volume）， 数据的规模从yariety）, 除了传统的关系型数据，

  • 2021-04-29
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基于AI技术的轨道站点影响区土地利用研究

城市轨道中心型影响区的土地利用规划是 TOD 研究中的重要内容。本文根据站点影响区“节点—场所”的双重特性确定土地利用指标因子，设计了基于 GIS 的站点影响区土地利用数据库框架，进而提出了“在较少样本条件基于 BP 人工神经网络的站点影响区土地利用预测模拟”和“在大量样本条件下基于深度神经网络的站点影响区土地利用规划方案生成”两条技术路线，探索了运用人工智能技术进行站点影响区土地利用研究的跨学科方法，为站点影响区土地高效利用和集约发展提供了可行的技术方法和研究思路。

  • 2021-05-12
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基于大数据时代下网络信息安全的防范措施

现代科技的发展推动着各种技术走进人们的生活，计算机技术已经成为社会上最为成熟的一种技术， 其高速的发展带给了人们巨大的生活便利。因为网络本身有着开放性特征，所以需要做好网络信息资源的 安全管理，网络信息安全已经成为社会热点话题。面对大数据时代，这种问题变得更加突出。所以必须做 好网络信息安全管理工作，其对网络安全、信息安全有很重要的意义。本文将展开对网络信息安全管理、 威胁进行研究分析，给出合理举措，促进铁路行业网络信息安全建设。

  • 2021-06-22
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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起，一般认为大数据比小数据更具有客观性，因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面：数据规模更加海量，更具有全面性；数据格式更加多样，更 具有代表性；数据存在于挖掘之前，没有理论预设；数据主要由智能终端自动生成，避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等，大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力，实现大数据的定向迁移与应用，提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台，完成分布式存储结构搭建。在此基础上，通过划分大数据存储关系，定义混合云存储的具体格式，实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明，与传统分级信息存储方法相比，新方法的大数据定向迁移速率达到4．5x107T／h，存储容量的上限也明显提升，能够充分满足分布式大数据存储需求。

  • 2021-06-21
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主体交流异化与现代性迷失——人工智能的精神生态风险

作为一种深入社会生活领域的技术性存在，人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征，导致社会关系特别是人际交流方式的重塑，人类生产和生活方式因此发生异化，并衍生出一系列的精神生态问题，主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席，并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流，人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀，重视其价值理性的一面；从人类的整体利益出发，凸显人的主体地位，通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。

  • 2021-06-15
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基于GRU神经网络的智能家居用户行为识别方法

为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别， 提出了一种基于 ＧＲＵ 神经网络的识别方法。 首先， 将数据集中的行为和传感器数据进行预处理， 实现数值化和离散化； 其次， 按照行为的触发时间点 对传感器数据进行合并处理； 最后， 设计出一种行为识别神经网络模型对输入的 ３３ 维特征的传感器数据进 行识别， 输出相应的行为编号。 实验结果表明， 该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和 ＲＮＮ 神经网 络模型的识别效果好。

  • 2021-06-21
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