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有限机房空间下室内楼宇移动通信集约化建设方法研究

随着我国城市信息化发展的需要以及各地在“十二五”期间对智慧 城市建设的推进,各基础电信运营商都加大了城市中室内楼宇的移动通 信覆盖系统建设力度。室内移动通信覆盖系统的常规建设方法是运营商 各自向楼宇业主租借机房,用以安装本方设备、建设本方系统。但由于 目前各地楼宇空间租金持续上涨,导致各自向业主租用机房的成本大大 提升;或由于室内楼宇内可作机房用的空间紧张,导致业主无法向所有 运营商提供足够的空间。

  • 2021-06-29
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农村数字化贫困群体的ICT接受行为研究——中国六省市田野调查报告

文将技术接受行为和持续使用行为理论引入数字化贫困研究,以我国六个省市十二个村庄的田野调 查数据为依据,发现农村数字化贫困群体的ICT接受行为分为三个阶段:ICT的接人、ICT的使用和ICT期望。在 此基础上,阐述ICT接受行为形成过程的三层传导模型,即由客观特征与情境指向主观感知,并最终传导至ICT 接受行为。客观特征与情境包含主体自身的固有特征和外部社会环境;主观感知包含主体对ICT的有用性感知、 易用性感知、自我效能、负面性感知、信息需求感知和使用感知等一系列因素

  • 2021-06-29
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五年一贯制工业机器人应用与维护专业课程体系优化研究-以广西机电技师学院为例

随着智能制造的发展与产业结构的升级,越来越多加工制造业、汽车产业、 电子、食品等企业选择工业机器人来代替人工生产,出现的新兴专业--工业机 器人应用与维护。国家对职业教育逐步重视,出台许多相关政策和文件针对课 程改革,支持职业教育发展。此外,工业机器人企业对专业技能人才提出更高 要求,对岗位能力要求加强。职业院校五年一贯制是当前人才培养的主要学制, 但企业反馈很多学校机器人专业学生难以胜任岗位工作。经调查研究,专业课 程设置很大程度上制约人才培养。因此,优化工业机器人专业课程体系已成为 当前主要任务。

  • 2021-07-01
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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基于关联数据的政府数据开放实现方法研究

文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。

  • 2021-06-21
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提升重大突发公共卫生事件中的数据治理能力——以防控COVID-19为例

在大数据时代,数据作为一种重要的要素资源,在助力抗疫工作中扮演了重要的角色。数据治理 能力的提升能够有效提高政府应对重大突发公共卫生事件的能力。文章以此次新冠肺炎疫情防控为例,分析 了数据如何被合理地应用于重大突发公共卫生事件中,并阐述了重大突发公共卫生事件中数据治理存在的一 些问题与不足。针对这些问题,文章探讨了如何提升重大突发公共卫生事件中政府的数据治理能力,并提出 了相应的政策建议。

  • 2021-06-23
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基于IPK的电力卫星物联网安全接入研究_李庭瑞 (1)

电力卫星物联网刚刚起步,对于安全接入的保障还有待提高。文章以标识公钥为基础,结合电力卫星物联网的工作特点,提出了一种基于标志公钥的电力卫星物联网边缘安全接入机制。采用轻量级标识密钥体系来实现电力卫星物联网的安全接入与安全防护,该种物联网安全接入实现机制具有去中心化,无需证书颁发机构证书认证,且低功耗,适用于无线低带宽网络的特点,可以有效保障各类终端设备的合法性,防止设备的非法接入,且可以加强电力卫星物联网的安全访问控制和数据的安全性,使基于北斗卫星的电力通信安全性得到了有力的提升。

  • 2021-06-22
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智能建筑全寿命周期内物联网应用的研究

本文介绍了物联网特点及物联网优势,并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究,阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势,重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。

  • 2021-06-21
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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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