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智能家居管理单元软件系统的设计与实现

智能家居一般由控制终端、设备端、云端三部分构成。智能家居管理单元是运行在设备端与云端之间的一个单元,它向下对接所有接入的设备,可接入的设备接口类型包括zigBee、wi-Fi、Rs232、Rs485、uART等;向上对接云端,负责与云端建立长连接,实现设备在云端的注册、登录、状态数据的搜集上报以及用户端控制指令的下发等功能。智能家居管理单元内部集成了设备底层驱动、协议解析、云端交互等模块,不仅实现了数据在局域网与广域网之间的转发以及设备间的多协议互操作,还实现了设备管理的功能,例如设备的注销、注册、登入、登出等。

  • 2021-06-18
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人工智能时代的刑事责任演变_昨天、今天、明天

人工智能时代刑事责任的前世今生,如果一个人工智能不受控制,该给予它什么样的法律制裁?

  • 2021-06-17
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非遗_毛皮拼接技艺_的数字化保护

为了江苏非遗“毛皮拼接技艺”的传承与发展,通过剖析毛皮结构设计与样板特殊处理,构建了毛皮样板管理系统,剖析了毛皮的拼接工艺设计,建立了抽刀工艺的数学模型,并完成了南京禄口传统制裘工艺的实录、分类与检索。结果表明,“毛皮拼接技艺”数字化保护能够促进毛皮服装的创新设计,满足人们的个性化着装需求。

  • 2021-06-17
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物联网电气火灾监控系统的建设与运营

电气火灾监控系统是建筑消防的一部分,对早期预防电气火灾的发生具有非常重要的作用。信息和通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人,发展到连接任何物体的阶段,而万物的连接就形成了"物联网"。本文主要探讨如何有效合理地将移动物联技术应用到电气火灾监控系统中来,从而搭建一个完善的电气火灾监控物联网的应用系统。

  • 2021-04-27
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基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法

针对传统智能电网大数据去隐私化及数据加密方法存在的去隐私化程度低,数据加密安全 性差等问题,提出基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法。根据数据提取准 则,完整获取所需初始研究数据;依据深度学习参数对数据密文进行解密,获取去隐私化程度数 据,并训练解密密钥,完成智能电网大数据去隐私化处理;根据数据类聚中心,构建数据加密模型, 挖掘数据特征,并对其进行清洗,选取样本规约数据,查找其特征目标参数,完成智能电网大数据 的加密。实验结果表明,采用所提方法对智能电网中的大数据去隐私化能力较强,且数据加密安 全性最高可达 98%,具有一定实际意义。

  • 2021-06-21
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基于三维等距球体解析模型的俯冲段大斜视SAR成像算法

当合成孔径雷达(SAR)工作在俯冲段大斜视模式时,面临着斜视角沿距离向空变、距离-方位耦合严重以及3维速度与加速度带来扰动等问题,导致回波存在着严重的距离徙动(RCM)和多普勒相位的2维空变。针对这些问题,该文构建了一种用于精确描述俯冲段大斜视SAR回波距离-方位空变特性的3维等距球体解析模型。基于该模型,提出一种去除方位空变残余高阶RCM的校正方法,并重新推导了去除多普勒相位方位空变的频域拓展非线性变标(FENLCS)方法,结合子孔径处理方式解决了SAR工作在俯冲段大斜视模式下所面临问题。理论分析和仿真结果证明,该文构建的模型对于回波的距离-方位空变特性有着更精确的描述,且所提算法具有更好的成像效果。

  • 2021-06-21
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引领人工智能时代的教育跃迁_2019年北京国际人工智能与教育大会综述

教育跃迁是一个恒久不变的话题,人工智能时代的教育跃迁必然更精彩

  • 2021-06-17
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人工智能重塑零售行业的底层逻辑_综述及展望

人类正阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术正深刻 地改变着零售行业,并对零售价值链持续优化,技术的突破覆盖到每一个业务阶段,使它们相互叠加并彼此 影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动,通过提供价值触达供应端和需求端,直接 造成人与企业的互动的颠覆性变化,促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行 业应用的具体实例,分析了人工智能处理任务的 4 种类型,归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景 的塑造。剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑,将其归纳为有效性价值、效率性 价值、体验性价值和增强性价值 4 大关键因素。最后,提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

  • 2021-06-15
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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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