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基于EPC物联网的第四方物流信息平台的设计

随着市场经济的高速发展,现代物流业和我国物流市场需求均已进入快速增长期,物流业也已成为“第三利润源泉”。虽然我国物流业起步较晚,但目前也出现了大量的以中小型企业为主的物流企业。这些企业不仅规模小,核心竞争力不强,而且繁杂的竞争还导致了社会物流资源的极大浪费.本课题正是针对我国目前物流水平比较低,物流企业繁杂,社会物流资源浪费等问题,结合“第四方物流"与EPC物联网这两大物流业发展的热点,提出了基于EPC物联网的第四方物流的信息化解决方案,并对系统实施的关键问题进行了相关研究,最终架构了第四方物流信息平台的软件系统。

  • 2021-04-17
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智能时代国际化城市的语言生活治理——以上海为例

智能时代国际化城市的语言生活治理——以上海为例

  • 2022-04-26
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5G移动通信天线的研究与设计

移动通信是人们社会中不可或缺的重要部分,它不仅对人们带来了极大的便利,丰富人们的日常生活,还使人们之间的交流更为便捷快速,联系更为紧密。近年来,移动 通信技术得到飞速发展。第一-代模拟通信技术仅提供语音服务,而从第二代开始,通信系统采用数字通信技术,走向了多业务高速发展的道路。随后,移动通信技术向第三代与第四代发展与演进,网络频谱越来越宽,传输速率越来越快,频率使用效率也越来越高。就传输速率而言,第二代(2G)移动通信系统传输速率只有9.6Kbps:第三代(3G) 移动通信系统应用HSDPA后的数据传输速率可达到5Mbps以上:而第四代(4G)移 动通信技术可以使我们享受到20Mbps以上的数据传输速率"。

  • 2021-04-17
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面向5G的高效极化码算法与低延时实现研究

面向5G的高效极化码算法与低延时实现研究

  • 2022-03-11
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“中国制造2025”深入推进的路径设计研究——基于德国工业4.0和美国工业互联网的启示

德国工业4.0和美国工业互联网不仅是把握未来信息技术与工业、信息化与工业化融合发展的“多棱 镜”.而且是信息技术发展到深层次阶段的一种崭新的工业发展模式。核心在于不断增强企业、行业甚至国家 的整体竞争力。 “中国制造2025”将“智能制造”作为主攻方向,其本质便是依靠互联网与工业之间的紧密协 同与深度融合.在新一轮产业革命中紧抓未来制造业革新的先机。“中国制造2025”可借鉴德国工业4.0和美 国工业互联网发展的经验.从促进不同部门间的合作、加强政府对中小企业的扶持力度、不断积聚和吸引高端人才、重视信息安全、大力推动数字化网络化智能化制造等方面进行深入推进。进而逐步促进我国从制造业大 国转为制造业强国。 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系个人,我立即下架。

  • 2021-04-17
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“十四五”时期工业互联网高质量发展的战略思考

“十四五”时期是我国全面建设社会主义现代化强国的重要阶段,要抢抓第四次工业革命历史性机遇。 工业互联网作为新一代信息技术与实体经济融合的全新产业生态、重要基础设施和新技术应用模式,是第四次 工业革命的基石。 要将工业互联网作为国家重要战略纳入“十四五”规划,并制定重大专项规划,构建“市场主 导、政府引导、多方参与,分类推进”的发展格局。 推进工业互联网高质量发展,促进产业数字化转型与智能化 升级,要构建良好的工业互联网生态,以新型举国体制推动关键核心技术攻关,发挥大国大市场优势强化应用牵 引,加快培育工业互联网平台,夯实数字基础设施 “软硬件”建设,建立健全工业互联网安全保障体系,不断深化 工业互联网领域的国际合作 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系,我们立即下架。

  • 2021-04-17
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基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

  • 2022-02-08
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基于Arduino的智能家居系统的设计与实现_刘正业

该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合,设计并实现了智能家居系统。该设计 主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术,系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令,实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法,在感知家庭环境数据的同时,为用户的行为建模,可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持,智能家居成为了新型产业的佼佼者,伴随着时代发展,人工智能技术的介入,将会让人们的生活更安全、环保、智能。

  • 2021-04-17
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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