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智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测_

针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于 Storm 的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。

  • 2021-06-25
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基于Agent的智能建筑办公能源消耗研究

在现代主要工业化国家,办公室作为建筑物的基本单元,节能已成为现代建筑必不可少的要素。 针对目前智能建筑技术在实际应用中的不足,文中在基于多 agent 技术的开发平台上,通过对多智能 agent 之间的交互和相互协作研究办公环境的电力消耗。 通过建立基于 agent 的办公大楼电力消耗模型,定义了办公大楼能源消耗的四个基本要素,描述了基于 agent 仿真的方法和基本理论。 在此基础上,使用 anylogic 建立仿真模型,并以英国诺丁汉大学 Jubilee 校区计算机学院为仿真目标,建立大楼电力消耗仿真模型,通过研究员工 agent 的行为来确定大楼能源消耗,为管理人员该采用何种方式进行管理提供了决策依据,并主要研究了实际的能源发展。 结果证明,基于 agent 的模型仿真作为一种新的方法参与办公建筑能源消耗,是一个非常有用的工具

  • 2021-06-23
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山东省地理信息时空大数据中心基础设施设计与实现

针对大数据背景下地理信息基础设施面临的各种问题和挑战,本文提出一种基于私有云的基础设施建设方 法。首先通过云管理平台,将各种物理资源虚拟化,形成跨虚拟化技术的统一资源池;然后在其上建设时空大数据 基础框架,采用分布式技术架构,通过集群并行的工作模式去解决存储和计算两个最为核心的技术需求;最后以山 东省地理信息时空大数据中心基础设施建设为例,进行数据入库和图斑计算。通过对比验证,本文的方法能够切 实提高数据存储和计算效率,满足数据资源的有效组织管理和应用服务要求,实现对地理信息时空大数据中心的 有效支撑。

  • 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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基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究

在充分挖掘煤矿地质与水文地质资料的基础上,分析煤矿主要突水模式及影响突水关键因素,与煤矿水害 动态实时监测数据相结合,依托云计算和大数据技术建设水文地质数据库,基于现有煤矿水害监测技术,进行煤矿 水害监测预警系统总体设计。 结合大数据技术,研发系统功能模块,实现煤矿水害监测预警系统。 系统应用表明, 该系统功能完备,界面友好,能充分利用实时监测数据,快速有效反应实际情况,为煤矿的安全生产提供有力保障。

  • 2021-06-18
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中外智能电网发展战略

中外智能电网的发展异同点在哪里,如何自适应本地化情况

  • 2021-06-17
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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数字化探测器在PET设备中应用性能分析

] 恶性肿瘤的发病率一直呈现上升趋势,并且有低龄化趋势,而正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)检查在恶性肿瘤的早期筛查、分期和防治方面有极为重要的作用。本文将着重介绍一款新型PET/CT设备探测器,阐述数字化硅光二极管探测器的设计结构、原理和性能参数,解析此新型的数字化硅光二极管探测器的应用对PET成像的空间分辨率、时间分辨率和灵敏度的影响。最终基于上述内容讨论数字化探测器相对于传统光电倍增管的巨大优势,以及大规模推广面临的一些问题。

  • 2021-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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