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水产养殖物联网的应用评价方法

构建科学合理的水产养殖物联网应用评价指标体系和评价方法,是保证水产养殖物联网系统发挥最大能效的基 础。为解决指标设置随意、冗余、交叉及技术指标过剩的问题,该文构建了指标筛选模型,将水产养殖物联网应用评价 指标体系从 40 个优化到 14 个,用 35%的指标表达了 88.45%的信息,保证了指标体系的完备性和简洁性。同时,基于模 糊评价法构建了水产养殖物联网应用评价模型,可对水产养殖物联网应用水平进行总体评价以及功能、性能、效益方面 的评价。最后,以江苏宜兴河蟹养殖物联网和广东湛江南美白对虾养殖物联网为实例进行了验证,宜兴物联网的评价结 果为优,而湛江物联网的评价结果为良,与实际情况相符,表明该研究构建的指标体系科学合理,评价方法可行,可为 水产养殖物联网应用评价提供参考。

  • 2021-06-24
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滚动轴承的故障监测与状态管理系统研究

随着数据分析和工业物联网技术的快速发展,基于数据驱动与物理系统模型相结合的设备故障预测与健康管理技术(PHM)受到青睐。可使设备由视情维修向状态监测和健康管理的转变,具有故障诊断与剩余寿命预测的能力。但目前滚动轴承的 PHM 系统大多仅依据大量状态数据进行分析,通过加强算法来提高健康管理能力,但却忽视了与轴承本身服役性能和失效机理的有机融合。因此,本文通过强化物理系统与数据驱动方法的结合,构建面向智能制造的 PHM 系统。

  • 2021-07-01
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大数据背景下“数据绑架”现象研究

近几年来,关于大数据的提法越来越多,大数据一词也逐渐成为一个炙手可热的词,各种现象表明,人们已经进入到了大数据时代。大数据时代下,人们运用先进的存储设备将数据保存下来,通过数据挖掘技术,得到海量数据中蕴含的巨大的价值,由此日益改善着人们的生产生活,并为其提供便利。然而,人们在享受大数据带来的各种便利的同时,也对被数据化束缚的生活无能为力,遭到大数据时代的“数据绑架”。

  • 2021-06-23
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数据科学与大数据技术专业建设研究与实践_石兵

在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。

  • 2021-06-21
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基于物联网技术的农业灌溉系统精准控制研究_李林

为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型与软件设计,并展开精准控制性能试验。试验结果表明:灌溉系统的多功能传感器数据采集与传输模块精准化程度高,土壤湿度系统监测值与实地测量值之间的相对误差控制在2%以内;在保证系统数据信号传输条件一致情况下,基于物联网技术精准控制算法,系统信息控制处理精准度可提高7.50%,灌溉作业效率可达90%以上;系统运行稳定,具有较好地推广前景,可为智慧农业发展提供优化方向。

  • 2021-06-22
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5G物联网的移动边缘计算_李国领

随着物联网设备和应用程序部署的增加,服务供应过程中将生成大量数据。为了优化系统和保证服务质量,需要将生成的数据发送到基于云的远程数据中心进行处理,这就会导致对延迟敏感的物联网应用程序性能下降。为了解决此问题,本文提出了将移动边缘计算与支持5G的Io T服务进行补充集成的体系结构,将MEC集成到5G架构中,以提高Io T应用的服务供应能力,云资源被迁移到网络的边缘以支持本地数据处理。 带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.

  • 2021-06-22
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基于大数据技术的重庆市自然资源统计分析应用实践

本文介绍大数据技术在支撑重庆市自然资源统计分析的落地应用,包括大数据平台的定位选型、分布式计算环境搭建、空间大数据能力建设、模型扩展,以及在耕地集中连片度统计分析中的应用等方面,就存在的问题进行简要阐述,并提出改进建议

  • 2021-06-21
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基于图书馆读者大数据应用的思考

当前,图书馆海量的读者信息数据已经成为开展业务活动的重要生产因素。文章在介绍图书馆读者大数据应用现状的基础上,从读者分群、流失趋势、检索结果重排序、服务效能模型、读者信用评估五个方面来延伸读者大数据的实践应用,最后从 5G、区块链等新技术发展和智慧图书馆视角下展望读者大数据未来的应用方向。

  • 2021-06-21
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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