随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及，以及大数据和人工智能等新兴技术的引入，智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控， 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来，随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展，在居家环境中，人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统（边缘侧分布式实时渲染），以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时，结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起，为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。
为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题，提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣，利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点，通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣，结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果，排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析，证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。
慧住区设计标准的编制是基于对物业管理、居民生活和智慧城市的需求分析，在理清智慧住区的建设思路后，提出可集成性、可操作性、安全性、可靠性、可扩展性等设计原则，并就智慧住区的总体架构、管理平台和感知系统展开重点剖析。
构建智能时代的智能教育，智能教育是否会兼顾效率与温度
能家居系统设备一般始终处于通电状态，但由于其单个设备的耗电量相对较小、能耗往往不被关注。对部分智能家居设备的耗电量进行测量及分析，对智能家居系统的节能策略进行探讨。提出利用智能家居系统的节能功效来“抵消”智能家居设备的自身能耗，实现智能家居设备的“零能耗”。
该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合，设计并实现了智能家居系统。该设计主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术，系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令，实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法，在感知家庭环境数据的同时，为用户的行为建模，可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持，智能家居成为了新型产业的佼佼者，伴随着时代发展，人工智能技术的介入，将会让人们的生活更安全、环保、智能。
在简要分析物联网概念、物联网基本特征以及智能家居核心特点的基础上,采 用 Raspberry Pi 以 及 Arduino 联合开发出一套智能家居控制系统,并详细介绍了各个模块的设计方式和功能特征,最终实现对门禁、室 内环境、温度湿度的有效管理。 进行了系统的运行测试,验证了系统稳定性以及功能实效性。
物联网
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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