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便携式大坝监测数据采集装置研制与应用

国内大坝安全监测工程人工观测普遍采用振弦式、差阻式仪器便携设备,无批量自动采集功能,人工观测、 比测时存在观测数据串点、漏测及数据入库烦琐等问题,且现场携带多个采集设备不方便。为此,张河湾公司针 对现场实际情况,研制了便携式大坝监测数据采集装置,并在张河湾抽水蓄能电站试用。从运行情况来看,便携 式大坝监测数据采集装置观测精度高,操作简单方便,满足大坝安全监测工程人工观测和比测的需要。

  • 2021-06-21
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基于大数据的知识发现_不同教师群体实践性知识的发展特征

实践性知识是优秀教师专业成熟的重要标准之一。 文章针对教师在线实践社区中 8 个地区 596 名中小学 教师的实践性知识,采用内容分析法、差异性分析法、主成分分析法等进行基于大数据的知识发现,研究了不同教师群 体教师实践性知识的发展特征及变化规律。 研究发现,基于经验学习圈的靠谱 COP 研修活动能够显著促进教师实践性 知识的增长,特别是对教龄 10 年以上的成熟教师的作用最大;新手教师的实践性知识发展呈现出知识建构特征,胜任 教师的实践性知识发展呈现出知识改进特征,成熟教师的实践性知识发展呈现出知识再造特征。 基于不同教师群体实 践性知识的发展特征,提出了设计教师专业发展项目的建议

  • 2021-06-21
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基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发,分析处理过程中存在的问题,提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析(Apfiofi)算法和频繁模式树(Frequent Pattern Growth,FP—Growth)算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据,按照医疗数据特点搭建决策树,并运用ID3和c4.5决策树算法,实现医疗大数据的分类,得出数据分类结果。由仿真得出,与传统方法相比,填补量提高了50%,分类精度提高了11.40%、14.80%,无论从数据的填补方面还是分类方法,上述方法均有较高的应用价值,为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

  • 2021-06-21
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ZigBee与语音识别在智能家居系统中的应用研究

ZigBee与语音识别在智能家居系统中的应用研究

  • 2021-06-18
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物联网安全综述

物联网安全的关键点,如何保障物联网安全。

  • 2021-06-17
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物联网物联网技术下的公共建筑能源管理系统建筑论文

物联网物联网技术下的公共建筑能源管理系统,整个系统中监控主机通过以太网按照TCP/IP协议把MODBUS-RTU命令数据传递给ZigBee网络中心节点,网络中心节点再通过单点对多点的通信模式,以广播的方式把命令数据帧传递给ZigBee无线网络中的各个ZigBee采集器,通过ZigBee采集器传递给485总线上的各个表计,如果表计的地址与命令帧中所涉及的地址吻合,则做出相应的数据回复,通过原路返回给监控主机。

  • 2021-06-17
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面向物联网智能家居网关的设计与实现

本文介绍了一款基于 STM32 单片机、DM9000 以太网控制器和 LwIP 协议栈的智能家居网关通信系统的设计。该系统设计主要用于检测家中各类传感器的工作状态,当家中出现危险状况时系统能够自主控制并解除家中危险,并且将传感器检测到的实时数据上报给用户,实现用户对家中电器的控制。硬件方面,该系统由供电模块、时 钟模块、SWD 仿真模块、SRAM 模块、按键模块、报警模块、网络通信模块、USB 转串口模块等组成。该网关系统的主控芯片采用功能强大、价格低廉、基于 RAM32 位 CortexTM-M3 的 STM32F103ZET6,它主要负责对家居环境参数的检测、智能控制;网络通信模块采用 DM9000 作为主控芯片,由时钟电路、RJ45 网络变压器组成,该芯片主要实现 TCP/IP 协议中的 PHY 和 MAC 层。软件方面,智能家居网关采用 Keil 开发环境,采用 LwIP 网络协议栈为运行环境,结合 C 语言共同完成网络通信的软件控制工作。Keil 开发环境用来编辑程序、编译程序、烧录程序以及调试程序;LwIP 协议栈短小精悍,小型轻量,可以实现无操作系统运行,并且 LwIP 协议栈对主控芯片的资源占用很少,适合在低端嵌入式设备中使用。

  • 2021-06-21
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课程思政建设与教学改革的探索研究_——以计算机软件技术专业为例

计算机软件技术专业课程思政教学是培养德才兼备的理工科人才的重要途径。从教学理念突出专业特点、教学方法讲究授课风格、教学资源打造课程品牌及教学管理固化教学成果等4个方面详细论述了课程思政建设与教学改革的“四步工作法”。为计算机领域课程思政建设提供可效仿、可复制的样本,对培养高素质、高技能创新型人才起积极作用。

  • 2021-05-07
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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