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大数据背景下智慧医养护一体化5I模式研究_吴方

从虚拟价值视角出发,着眼于智慧医养护大数据增值,搭建了智慧医养护大数据平台,并基于该平台构建了智慧医养护一体化5I模式。5I模式是一种以智能设备(Intelligent devices)为依托、以信息(Information)为载体、以整合(Integrate)为处理手段、以个性化(Individualized)与即时化(Immediate)为服务目标的智慧医养护一体化养老模式,利用大数据技术使服务需求主体(老年群体)、服务供给主体(社区、医院、护理院)、服务责任主体(政府、老人子女)都能及时获取完整的智慧医养护数据,并基于数据分析与数据挖掘,提供给老年群体快速精准的智慧医养护一体化服务,并建立完善的全周期监管服务体系。此外,从内外部详尽分析了5I模式的保障机制,以期实现智慧医养护一体化服务产业化,从而解决我国的养老诉求。

  • 2021-06-21
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物联网服务中间件_挑战与研究进展

物联网服务中间件_挑战与研究进展.

  • 2021-06-17
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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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Xen基础架构安全性分析

Xen 是一个基于Hypervisor 和虚拟化的开源虚拟机监视器,由剑桥大学的lan Pratt 教授领导发起 Xen Hypervisor,运行在硬件层之上的“元”操作系统,用于协调硬件资源(CPU、内存)、各虚拟机之间进行环境隔离; Domain 0,一个运行上Hyerpvisro上修改过Linux Kernel的独特虚拟机,控制硬件IO资源,与Domain U交互。 Domain U 运行在Hypervisor上的虚拟机,分为PV和HVM

  • 2021-06-24
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基于同伴评价的物联网工程专业课程体系构建研究_姜宇

针对物联网工程专业学科交叉需要理论知识体系架构结合工程实践能力的培养特点,以吉林大学物联网工程专业学生为研究对象,通过分析2017—2019年3学年的4门物联网工程专业课程成绩,介绍面向同伴评价教学的特征空间构建,提出同伴评价教学的方法,最后阐述如何创新性地利用机器学习模型对学生成绩进行分析和预测,以验证同伴评价专业课程体系建设的有效性。

  • 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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基于隐私保护的政府大数据治理研究

5G时代数据的基础性战略资源属性进一步突显,数据是政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支 撑资源和工具。与此同时,个人隐私也逐渐受到关注,成为进一步运用政府大数据需要解决的核心问题之一。 在分析5G时代政府大数据隐私新特征、现有数据法律对政府大数据隐私保护的影响的基础上,提出一个基于 隐私保护的政府大数据治理模型,探讨5G时代背景下政府如何在利用好自身大数据资源改善服务质量和效 率的同时保护公众隐私,以期对新时代政府治理能力提升有所助益。

  • 2021-06-22
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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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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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