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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结 构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求，具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
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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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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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利用大数据多维度甄选相对贫困人口

中共十九届四中全会特别强调：“坚决打赢脱贫攻坚战，巩固脱贫攻坚成果，建立解 决相对贫困的长效机制。”体现了党中央对扶贫工作的未雨绸缪，为此对相对贫困的区分标准和区 分方法也要及时地跟进。 标准应该是多维度综合平衡，方法应该依据大数据的积累和分析，两方 面结合起来才能建立一个区分相对贫困的科学方法，进而甄选真正的相对贫困人口进行精准帮 扶。

  • 2021-06-18
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汽车大数据应用模式与挑战分析

随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、 汽车后服务、智能出行服务等多个环节.这些应用的核心是海量的汽车联网数据.对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽 车产业转型升级的重要突破口.为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述.从汽车大数据的内 涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、 网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护 ４ 个方面分析了汽车大数据的关键技术, 并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势.

  • 2021-06-23
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高维大数据流时间维度特征提取方法仿真

传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题，提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值，结合熵值法与多层增量特征提取方法，完成高维数据的初次提取，确定样 本类型，将数据纳入大数据信息流时间性算法，实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示，上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势，同时能够显著实时更新数据特征，实用性较强。

  • 2021-06-22
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基于5G及人工智能的企业AR实践应用与探索

在经济飞速发展的今天，节能降耗已成为全社会共同关注的话题，也是工业制 造企业迈向智能制造 4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现 在的技术特性决定了 AR需要更高的带宽和更低的时延，才能达到更好的用户 体验。而 5G背景下，企业 AR应用在人工智能的加持下，可实现智能识别及智 能运算，能够解决企业切实问题，提高制造效率，降低出错率，降低生产成本，实 现真正的智能制造。

  • 2021-06-19
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