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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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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据，同时会产生大量的数据，这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转，也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究，提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法，根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级，分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系，使其内在成为有机统一整体。最后，对三层数据体系的应用效果进行了说明，列举了在装备系统上部分应用成果。

  • 2021-06-21
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船岸_5G 4G NB-IoT_ 无线宽带网络建设可行性探讨

阐述长江航运通信的发展历史，通信网络的建设背景，在水运航道上搭建“5G+4G+NB-IoT”无线宽带网络的原则、架构、技术方案等，为解决航道网络覆盖问题提供技术指导。

  • 2021-06-18
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基于大数据的上海张江高科园区交通拥堵治理方法研究

大数据技术近年来发展迅速，上海城市交通的缓堵治理，在通过大数据的分析手段和实际应用后，在城市区域交通效率的提升，重要节点的拥堵治理方面取得了一定的成果。文章聚焦张江高科园区区域，利用大数据的手段，融合居民出行、交通流量、设施供应、违章信息等多元数据，针对园区日常拥堵点的分布、拥堵成因进行全新视角分析，探究张江高科园区交通拥堵特征，寻求交通缓堵治理的办法，为上海在全市其它重要区域的交通治理提供指导建议。

  • 2021-06-21
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基于情景感知的智慧图书馆场景式服务研究

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要，体现了图书馆对用户体验的重视，对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究，阐述相关概念与内涵，并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此，文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程，搭建以用户为中心，由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架，并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统设计

针对智能家居远程控制系统输出稳定性差的问题， 设计了一种基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统。 设计了智能家居远程控制系统的总体结构，对系统功能模块结构进行了分析。 在此基础上，构建联合测试工作组（Joint Test Action Group，JTAG）接口控制模块，利用内置模块的寄存器实现对系统的嵌入式控制。 实验结果表明，本文所设计的智能家居远程控制系统具有较好的输出稳定性和较高的控制精度， 对智能家居远程控制系统的设计具有一定的借鉴价值。

  • 2021-06-18
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以睡眠场景为例的智能家居场景模型构建研究

目的 构建智能睡眠场景模型,为智能家居场景研究提供参考。方法 运用扎根理论作为研究方法，搜集睡眠相关的品牌概念场景和用户使用场景作为原始资料。通过开放性编码与主轴性编码，提炼出智能睡眠场景维度与子项说明表。最终经过选择性编码将不同维度和子项组织起来。结果 得到智能睡眠场景模型。藉由关系图的形式阐释了场景各要素的相互关系，以及场景的作用机制。结论 智能家居场景分为有形场景与无形场景，共 5 个维度，18 个子项。有形场景划分为空间要素、氛围要素和智能设 备要素 3 个维度，他们构成了用户所在的物理空间。无形场景划分为数据要素和社会要素，分别为有形场景提供了“大脑”和“援助”。它们互相影响、共同作用，为用户构建了居家智能场景体验

  • 2021-06-18
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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