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物联网技术在林业中的应用研究综述_薛亮

物联网

  • 2021-06-01
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物联网,到底有什么玄机?

物联网被普遍认为是继计算机,互联网与移动通信网之后的世界信息产业的第三次浪潮.世界各国如今正大力推动物联网的发展.人们对物联网的研究正如火如茶地进行着.那么到底什么是物联网.它有哪些特点和应用等,正是本文所要探讨的.

  • 2021-04-27
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智能家居系统能耗分析及节能策略研究

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”。

  • 2021-06-18
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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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医学科学数据共享与使用的伦理要求和管理规范(十)大数据产权认定解决方案的建议

数据产权及其归属的认定是数据共享应用权益分配的依据,是可持续数据共享亟待解决的重要问题。 目前,针对医学数据,特别是医学大数据缺乏公认的适当的产权认定解决方案。 认为大数据具备了商品和产权属性。 提出在现有知识产权(包括知识产权)法律框架下,医学大数据产权认定和归属的潜在解决方案。 建议通过法律明确规定个人数据所有权和整合数据所有权。 进而,通过细则为大数据的相应产权提出界定或授权条件。 对于医学大数据,在产权认定和法律规制中应考虑伦理因素,使个人利益与社会公益达到平衡

  • 2021-06-21
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混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法

当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题 ,导致数据渗透迁移完整度不高 ,所用时间较长 ,为此提出一种混 合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法 。 在主成分分析算法中引入信息熵的思想 ,对网络稀疏大数据进行降维处理 ,将 降维结果与信息熵进行结合 ;筛选网络稀疏大数据的特征 ,将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除 ;计算网络稀疏 大数据的敏感度 、 时间长度和访问频率 ,通过以上 3 个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型 ,实现混合云存储中网络稀 疏大数据的渗透迁移 。 实验结果表明 ,提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法 ,说明所提算法能够实现 对网络稀疏大数据的有效迁移 ,为相关研究提供一定参考价值

  • 2021-06-21
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精准医疗领域健康医疗大数据处理的研究现状

疾病的精准诊断、个体化治疗、精准用药和健康管理等精准医疗服务离不开健康医疗大数据处理的支撑。文 章对精准医疗的发展历史、应用与研究现状、数据处理、面临挑战等进行了综述,研究结果对明确现存挑战、探讨未来研 究方向、进一步优化和提升健康医疗大数据处理的效率与质量、推动精准医疗在疾病防诊治中的深入应用具有重要意义

  • 2021-06-21
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基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构

城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此

  • 2021-06-17
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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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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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