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互联网+_背景下精准化养老服务的发展现状及对策研究_——以哈尔滨市智慧社区建设为例

随着我国人口老龄化程度的加深,老龄人口数量逐年递增,老年人口的养老需求也越来越多样化。目前我国养老服务供给覆盖面和层次有限,导致养老资源无法精准对接具有多样性养老服务需求的老年群体。互联网的兴起为养老服务提供了有力的技术支持。促进社区智慧发展,既是破解养老需求供给不足的重要举措,也是为老年人提供更加便利、高效、精准服务的重要探索。以哈尔滨市为例深入探讨目前哈尔滨市养老服务发展现状与不足,提出通过加强智慧社区建设提升养老服务精准化对接的有效途径。

  • 2021-04-19
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智慧新能源城乡建设模式应用研究

该文提出智慧新能源城乡建设的新理念。通过对盘锦大洼区城乡村地区的取暖现状、生物质资源现状、 红村矿区多能互补取暖项目等进行实地调研,给出了大洼区适宜在既有清洁能源取暖的基础上增加户用光伏取 暖、小型生物质发电,形成以电网为基础,综合多种清洁能源输入的区域分布式综合能源系统的新能源建设方案, 并针对方案提出了相应技术模式和商业模式。在此基础上,对未来盘锦地区分布式综合能源微网建设进行展望。

  • 2021-04-19
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关于未来智慧城市中大数据存储的思考

关于未来智慧城市中大数据存储的思考

  • 2021-09-18
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用于肿瘤靶向治疗的智能载药体系的设计与构建

用于肿瘤靶向治疗的智能载药体系的设计与构建

  • 2022-05-13
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法_葛少云

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性,且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题,文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端(P2P)能量交易方法。首先,以智能建筑作为终端负荷载体,提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型,并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次,分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了P2P交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系,完善了对P2P交易各环节博弈关系的分析。最后,通过构建实际算例,分析了终端用能特性对微网经济调度及P2P交易的影响,同时结合具体指标量化分析了P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益,并分析了P2P交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-19
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美的集团并购德国库卡案例分析

近年来,在产业升级、结构调整、政策鼓励等因素的推动下,中国企业跨国并购的规模和数量呈上升趋势。传统家电业面临利润下滑压力,不少家电企业通过开拓第二跑道寻找新的利润增长点。美的集团抓住国家鼓励发展机器人产业及智能制造的机遇,跨行业收购德国工业4.0明星企业库卡集团。本项跨国混合并购引起国内外广泛关注并且已初战告捷,本案例的研究对国内相关企业有一定借鉴意义。

  • 2021-07-01
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题,严重影响了互联网的可信度和 质量.目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中,对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少.针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征,将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型; 研究不同类型的web数据不一致特征,建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统;从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上,实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法,并结合这两种方法的特点,基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法.该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验,并与传统架构和其他方法进行了比较,实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性.

  • 2021-06-21
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基于卫星物联网的水利工程巡检系统设计

采用基于 GIS 技术的巡检方法、 基于移动互联网的巡检系统存在人员任务完成率不高、 设备故障率 统计结果不精准问题, 导致巡检效果较差。 为了解决这两个问题, 提出了基于卫星物联网的水利工程巡检系统 设计。 使用 RFID 读卡器识别相似信息, 通过调制器解调数据, 保证读卡器内部信息交互, 改善人员任务完成率 不高问题。 全球定位系统可将数据转换成所需坐标, 定位故障位置, 解决设备故障率统计结果不精准问题。 设 计水流量传感器, 确定水流量。 使用黏度测量传感器, 确定待检测液体黏度值, 即摩擦力大小。 结合防碰撞算 法, 设计训练流程。 由实验结果可知, 该系统工作人员任务最高完成率为 98% , 故障检测精准度与实际情况相 差 2% , 具有良好巡检效果, 可为水利工程稳定运行提供设备支持。

  • 2021-04-19
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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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