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输变电设备物联网通信网络结构及拓扑分析

为了满足输变电设备物联网复杂信息流传输需求,提出了一种信息通信网络结构。信息结构上采用IEC 61850分布式结构,实现主备倒换;在通信网络中,采用2级分层网络结构分别实现接入控制和流量控制。设计 输变电设备网络拓扑结构,采用有线、无线异构网络方案来提升网络系统可靠性并为资产巡检提供业务通道。结 果表明:选择异构冗余的双星型网络作为汇聚层的组网方案,可支持由15个智能传感器与34"主智能电子设备(roD) 构成的变电站监测网络;该组网支持主lED设备之间的主备倒换且倒换时间<18 S。因此,以1EC 61850为基础分 层的双网异构网络结构可满足全景信息等应用要求。

  • 2021-06-24
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物联网隐私保护研究进展

在外包存储密文数据访问控制方面,国内外研 究进展逐渐从传统的只针对信道攻击来研究能抵抗 选择明文攻击(chosen ciphertext attack,CPA)和适应 性选择密文攻击(CCA2)的属性基加密(attributebased encryption,ABE)来保证细粒度的密文数据 访问控制,过渡到研究能抵抗私钥共享攻击的可追 踪、可撤销、多机构的属性基加密技术.在隐私保护 外包计算方面,国内外研究进展逐渐从传统的依赖 (全)同态加密技术来实现安全外包聚合、外包计算, 过渡到不依赖于(全)同态加密技术实现轻量级的隐 私保护外包聚合与外包计算.本文主要针对基于云 的物联网系统密文数据访问控制和隐私保护外包计 算两方面的国内外最新研究进展进行综述.

  • 2021-06-24
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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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大数据时代城市治理_数据异化与数据治理

现城市善治目标,必须以充分掌握治理对象各种信息为前提。大数据技术正好与城市治理对信息的巨 大需求不期而遏。大数据技术使城市善治真正成为可能:它不仅模塑治理主体思维,提升城市治理能力,而且将变革 城市治理模式,塑造城市的未来。城市治理过程中会遭遇种种数据风险。这种风险存在于数据的收集、储存、分析和使 用的全过程之中,形成所谓的“数据失真”、“数据风险”和“数据依赖”等数据异化现象。先进技术并不会自动带来城市 的善治,只有未雨绸缪,才能将城市治理中可能出现的风险降到最低。回归理性对待数据的理念,建立数据使用规范, 确立行为边界是数据治理的g--_选择。

  • 2021-06-21
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输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

  • 2021-06-17
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_AI 5G_视域下图书馆空间变革与发展研究

随着AI与5G技术的广泛应用,“AI+5G”将在图书馆未来发展中发挥着重要的作用,在二者的融合驱动下,图书馆将不断具备人机高度协同的服务模式、平等协作的用户馆员关系、满足用户个性化需求的服务内容、线上线下高度融合的服务形式。相应的图书馆服务空间将日益具备高度的包容性、空间多样性、高效的空间协同性。随着AI技术与5G技术的融入,推进图书馆服务空间变革与发展需要做好图书馆空间规划与布局、物理空间设计与硬件配置、实现智能技术的融合等一系列举措。

  • 2021-06-18
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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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基于PLC控制的恒压供水系统设计

随着礼会的发展和进步,以前市政供水所必须的水塔、水箱及气压给水设备,由于水质污染及水压不足,已经远远不能满足生活、生产的需要,自来水厂的自动化改造迫在眉睫。

  • 2021-04-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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