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基于物联网的智能家居控制系统设计探讨

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。

  • 2021-06-21
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光缆线路实时巡检系统

近年来,我国的通信事业得到了突飞猛进的发展,通信网络也越来越庞大和复杂。长途电信传输网作为整个网络的基础支撑网,是我国公用通信网和国民经济信息化基础设施的主要组成部分,是公众电话网、数字传输网和增值网等各种网络的基础网,是通信中必不可少的重要一环。

  • 2021-04-29
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基于微信小程序的智能家居系统_褚治广

为了方便人们实现对于智能家居的有效控制,达到安全、高效、便捷、节能的目的,设计了一款基于微信小程序的智能家居系统。该系统使用ESP8266和ArduinoUNO硬件设备与贝壳物联平台进行数据交互,微信小程序利用贝壳物联提供的接口,通过请求Web API平台获取JSON数据,达到用户随用随停,在小程序界面上即可对硬件电器进行管理的效果。系统小程序内存占用小,无需安装app就能解决用户难以集中式管理智能家居设备的问题。

  • 2021-06-23
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大数据应用中数据确权问题探究

随着大数据时代的来临,数据的潜在价值正在被开发和利用。而数据的确权关系到数据市场的发展和数据 价值的开发利用问题。文章从数据的所有权、使用权和隐私权方面探讨了数据确权的重要性,特别强调了 对隐私权的保护对于大数据产业发展和造福于社会的重要意义。

  • 2021-06-23
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一种软件定义物联网中的数据传输方法_丁俏

在软件定义的物联网中主要通过减轻控制器端的请求负载和增加数据服务器数量来降低网络中数据传输的延迟,但未考虑数据转发平面上的数据传输延迟问题,导致网络整体数据传输延迟。对此,提出一种基于蚁群算法的数据传输方法。在数据转发平面上,对数据流的路径进行动态规划,实现数据流合理均衡分配到可行的多路径上。该方法能够充分利用网络资源,使网络达到负载均衡,避免网络数据传输拥塞,从而降低网络中数据传输的延迟。仿真实验结果表明该方法具有很好的效果。

  • 2021-06-22
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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人工智能时代面向运维数据的异常检测技术研究与分析

随着信息化时代的到来以及人工智能技术在各个领域的落地及实践,IT运 维也迎来一个智能化运维的新时代。为了确保大型软硬件系统安全、可靠地运行,需要 有专业的运维人员进行系统的部署、运行和维护。运维数据是一系列与大型软硬件系统 运行状态相关的参数。运维数据异常检测技术旨在检测大型系统的健康状态,并把运维 人员从纷繁复杂的告警和噪声中解放出来。但是,标记数据的稀缺以及企业对准确率的 高要求等问题给运维数据异常检测技术的实际应用带来了严峻挑战。文章对运维数据异 常进行了描述,并详细介绍了运维数据异常检测的研究现状;在此基础上提出了一种初 步的解决方案并给出了实验结果。文章阐述了运维数据异常检测的潜在问题和可能的发 展方向,力求为运维数据异常检测技术的发展提供可行的研究思路。

  • 2021-06-22
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灵活互动的智能用电展望与思考

灵活互动的智能用电,户与户,城市与城市,城市与乡村,区域与区域之间有效联动

  • 2021-06-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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