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柔性倍增——基于人工智能、移动机器人、智能立库的未来居住空间概念研究

在人工智能等新技术逐步发展的今天,生活空间将产生新的变革。该文介绍一个居住空间的倍增实验概念设计,该设计尝试采用人工智能、移动机器 人、智能立库技术来提升居住空间使用的潜力与可能性,实现居住空间的柔性倍增。

  • 2021-06-29
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移动性受限物联网应用中基于图论的高效数据采集策略

针对物联网数据采集应用,研究移动性受到限制的汇聚节点对数据采集性能和能量有效性造成的影响, 提出能量有效的数据采集策略.基于图论基本原理对系统进行分析,建立借助方格的网络分层描述方法.提出数 据采集中的能量分层优化HOEE问题,采用基于启发式算法的匹配算法来匹配节点方格,制定能耗均衡的数据 包上报策略.Nso仿真实验结果表明,HOEE数据采集策略具有优越性,与最短路径树、最大数据量最小路径以 及随机采集策略相比,网络寿命能够有效提高约30%,维持较高的数据采集性能.在具有移动性受限的汇聚节点 的物联网应用中使用HOEE数据采集策略,能够提高网络寿命,保证数据采集性能.

  • 2021-06-26
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基于气象大数据计算与资源共享教学平台设计

气象大数据具有 4V“种类多” ( variety)特性,即海量的数据规模( volume)、快速的数据流转和动态的数据体系 (velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值( value)。 在气象模式教学过程中,气象模式配置复杂,其需要的 气象基础数据具有体量大的特点。 针对传统气象模式教学过程复杂,气象模式配置过程繁琐,气象基础数据集需要重复 下载的问题,提出气象大数据数字资源平台的建设问题。 气象基础数据集与气象模式相结合,对气象基础数据集进行布 局,使系统具有比较高的利用率。 针对多数据中心,多个气象模式可运行,多个学生对气象基础数据共享的情况,提出一 种基于 Apriori 的挖掘算法来分析数据集与气象模式的直接关系,并完成气象大数据数字资源系统设计,既为学生、教师提 供方便的操作,又能提高系统性能。 气象大数据数字资源平台不但提供气象计算,也提供各种气象基础数据集的共享访 问,简化了气象模式教学过程。

  • 2021-06-22
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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代,机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一,愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Web of Science 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的51 篇 有效文献为研究样本,采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现:1)机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色,发展理论支撑与关键技术;2)机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建,关 注教与学功能策略的实现;3)机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养,创造机器人教师独特价值;4)机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式,实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议,以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计_黄凯宁

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

  • 2021-06-21
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基于增量贝叶斯分类的自适应访问大数据的统计方法

在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂,导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题,为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法。首先分析用户自适应访问行为.根据分析结果挖掘对应的访问初始数据。建立增量贝叶斯分类模型,利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分,并实现对访问数据的分类处理。按照访问大数据的类别设置统计指标,以挖掘并处理完成的初始数据为基础,实现自适应访问大数据的统计。通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比,发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了0.34%。

  • 2021-06-20
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智能安防的感知和识别关键技术研究

智能安防的感知和识别关键技术研究,技术上的可行性

  • 2021-06-18
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基于物联网的智能无人生产线系统研究_郑一鸣

物联网

  • 2021-06-01
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