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基于lora技术的智慧园区物联网应用研究

基于lora技术的智慧园区物联网应用研究

  • 2021-09-18
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大数据中的管理问题_基于大数据的资源观

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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基于智能方法的自动化立体仓库系统优化研究及应用_杨文强

基于智能方法的自动化立体仓库系统优化研究及应用

  • 2022-04-29
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工业以太网实时通讯技术

工业以太网实时通讯技术工业以太网实时通讯技术工业以太网实时通讯技术

  • 2021-09-22
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企业不同人工智能产业化路径及其绩效比较——科大讯飞和海康威视的案例研究

本文对两家案例公司加以研究发现,科大讯飞凭借其人工智能领域的关键技 术在各行业、领域打造人工智能应用产品,将人工智能产业化;而海康威视已经 具备了成熟的产业链条,为了企业产品升级、提高竞争力,将人工智能技术与现 有产品相结合,实现人工智能的产业化。本文归纳了两个企业人工智能产业化的 运行过程,提出了两种人工智能产业化路径,即“人工智能+行业”和“行业+ 人工智能”。并从财务指标和创新指标两方面对科大讯飞和海康威视人工智能产 业化后的绩效进行比较。通过对科大讯飞和海康威视不同的人工智能产业化路径 及其绩效进行比较研究,发现并对它们在人工智能产业化过程中出现的问题进行 归纳,以期为其他准备将人工智能产业化的上市公司提供参考与借鉴。

  • 2021-06-22
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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与 LightGBM 结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ;然后将已标注样本加入训练集,同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ;最后在数据集上进行二分类和多分类实验,验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。

  • 2021-04-20
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基于BIM技术的混凝土桥梁耐久性分析软件开发

研究目的:为实现混凝土桥梁耐久性分析的信息化,通过Revjt二次丌发功能建立运营状态下混凝土桥梁结构的耐久性数据库,丌发基于BIM技术的混凝土碳化和钢筋锈蚀计算模块,设计用户界面及命令按钮,编制可考虑施工概率误差的耐久性分析软件。通过混凝土碳化和钢筋锈蚀的试验数据,验证基于BTM技术的混凝土桥梁耐久性寿命分析软件的可靠性,结合13跨56 m铁路混凝土箱梁实际工程,丌展耐久性分析及可视化应用。 研究结论:(1)在Revit二次开发功能基础上结合结构耐久性理论,可实现基于BIM的混凝土桥梁耐久性分析软件开发;(2)与试验结果对比分析表明,软件的耐久性分析与可视化结果与试验值吻合良好,具有较好的可靠性;(3)铁路混凝土箱梁桥的应用表明,软件对桥梁的碳化、钢筋锈蚀等指标的耐久性分析功能完善,基于软件可开展桥梁的服役寿命预测;(4)本研究成果可推广应1I_}j于混凝土桥梁的耐久性研究和软件开发领域。

  • 2021-06-18
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基于应用场景分析的智慧杆塔发展研究

一般观点认为,智慧杆塔是布局于城市或乡村,基于通信网络,承载包括移动通信基站在内的多种信息通信服务设备、便民服务设备、传感设备、感知设备等各类设备设施,具备支撑多种智慧应用能力的杆型、塔型设施的总称,包括但不限于通信塔、电力塔、路灯杆、监控杆、标识杆等。

  • 2021-04-25
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感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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