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以物联网打造的铁路货车检修智慧物流系统关键技术研究_雷晓丽

随着铁路车辆检修自动化及货车全生命周期数字化技术的广泛应用,货车检修效率不断提高,传统的物料配送已不能满足需求。本文介绍了一种新型的货车检修智慧物流系统,它将无线射频读取识别、图像识别校对、物联网等先进技术应用于货车检修过程中,提高货车检修物流自动化和智能化水平,解决了目前货车检修运输效率、经济效益、安全保障等方面存在的问题。

  • 2021-06-22
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农业物联网虚拟仿真实验项目建设_张垒

为提升物联网技术与应用课程的实验教学效果,提出农业物联网虚拟仿真实验项目建设思路,在广东省农业物联网虚拟仿真实验平台的基础上,构建农业物联网认知、物联网数据采集与控制、智慧农业APP控制、虚实结合的数据采集和控制4个层次实验,目的是通过实验项目的训练,从感性到理性提升学生对农业物联网的认知,提高学生实践创新能力。

  • 2021-06-22
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基于区块链和物联网技术的智能物流方案设计_王智颖

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下位机采用STM32控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成;通过工业以太网,控制器把现场监控数据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。改造后试运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

  • 2021-06-22
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数据离散区间特征与数据发现一应用

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内p-集合XF(internalpacketsetXF)与外P-集合XF (outerpacketsetXF)构成的集合对(XF,XF)。利用p-集合,给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念;利用 这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。

  • 2021-06-21
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基于DEA方法的中国人工智能上市企业创新效率实证研究

:随着人工智能的不断发展,“智能+”时代的信息技术已经不再局限于人与人之间的连接,而是逐渐演变 为人与物、物与物的实时连接,从而开启万物互联新生代。在能源电力领域,则体现为人工智能技术在泛在电力 物联网中的应用。通过详细介绍人工智能的战略地位与战略意义,分析人工智能技术在电网企业的需求场景、应 用领域以及发展路径,为电网企业发展人工智能技术提供参考。

  • 2021-06-19
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大数据时代精准营销在京东的应用研究

大数据时代精准营销在京东的应用研究,如何应用

  • 2021-06-21
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装备大数据安全保护研究_姜波

本文通过梳理大数据技术发展及数据资源建设现状,可视化呈现了数据资源建设使用中出现的数据泄露现状及趋势,剖析了数据泄露的根本原因。在分析军队装备大数据建设及规划情况的基础上,建立了装备大数据安全问题分析方法,即在数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段和数据使用阶段,分别构建装备大数据不同维度安全要素,包括安全威胁、安全主体和安全保障,并应用于分析装备大数据安全问题。此外,本研究还深入分析了装备大数据建设应用过程中四个阶段存在的安全风险,构建了装备大数据全周期、立体化、协同化的安全防护体系,研究了装备大数据安全保护技术框架,包括以大数据访问控制技术、安全检索技术和安全计算技术为支撑的大数据安全技术和以匿名隐私保护技术和差分隐私保护技术为支撑的大数据保护技术。希翼研究结果能够为装备大数据全寿命周期内的安全防护提供一定借鉴。

  • 2021-06-21
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_大数据杀熟_的政策应对_行为定性、监管困境与治理出路

在学理上讨论“大数据杀熟”问题应该首先厘清“大数据杀熟”中的正当价格歧视与价格违法行为。正当价格歧视在经济学上具有一定合理性,因为市场经济的核心机制是自由定价,应由供求关系决定价格,企业可以在合理的价格政策下设定价格。平台具有显著的信息和资源优势,平台自由定价时应该公开透明,杜绝价格欺诈、价格垄断等违法行为,保证消费者在自由意志下选择商品或服务。算法逐渐成为平台定价的重要工具,由于算法具有不可解释性、歧视性等潜在风险,平台利用算法时应该遵守合理的价格政策,加强对算法运用的规范。在平台治理中,商家、用户以及监管者都是重要参与方,解决“大数据杀熟”问题应实现监管机构、平台、用户三方共治,并在三方互动中寻求消费者保护与平台经济发展的平衡点。

  • 2021-06-21
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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。

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