针对电动汽车减速器速比匹配问题，本文提出一种基于大数据技术的优化理 论，基于MATLAB建模方法对电动汽车速比进行优化设计，获得更接近实际最优状态的减速 器速比。该方法可应用于未来汽车的定制化服务中，达成降低能耗、提升续航的目标。实例 分析中，使用大数据技术的速比优化相对于使用基于模型的速比优化的情况，电驱动系统效 率提高1．34％，百公里能量消耗率降低o．174kwh／100km。
本文首先介绍了监视型资本主义的概念，描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据，无视私隐，筛选用户，在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而，本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征，用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性，以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系，数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系，进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。
基于行业的安全需求 基于需求的安全状况 基于状况的安全痛点 甲方和乙方和黑客 议题简介：议题主要系统化地对甲方安全进行分析，从安全架构反向分析企业安全中常常忽略的地方，从根源指出问题。运维、应用、开发、人性都是企业安全治理中的痛点，为何企业安全总是痛上加痛？本文将从乙方安全从业者的角度来痛定思痛
在软件定义的物联网中主要通过减轻控制器端的请求负载和增加数据服务器数量来降低网络中数据传输的延迟,但未考虑数据转发平面上的数据传输延迟问题,导致网络整体数据传输延迟。对此,提出一种基于蚁群算法的数据传输方法。在数据转发平面上,对数据流的路径进行动态规划,实现数据流合理均衡分配到可行的多路径上。该方法能够充分利用网络资源,使网络达到负载均衡,避免网络数据传输拥塞,从而降低网络中数据传输的延迟。仿真实验结果表明该方法具有很好的效果。
配电物联网中存在维护困难、监测薄弱、设备互操作性差的问题。基于IEC 61850来规范智能电子设备（IED）的信息模型和和信息交换方法,可以实现设备的互联、互通、即插即用和数据的融合。分析了配电物联网云主站与边设备的通信场景及需求,研究了基于轻量级的MQTT（消息队列遥测传输）通信协议的IEC61850抽象通信服务映射实现方法,建立了云主站与边设备信息交互的IEC61850通信子集。搭建了测试平台,通过功能实验和性能实验验证了映射方法的可行性。基于MQTT的IEC 61850通信映射可实现配电物联网云边设备的互联互通。
人工智能与制造业深度融合是推动制造业转型升级、实现高质量发展的关键,受替代效应和创造效应的共 同作用,人工智能对制造业就业的影响方向和程度存在不确定性。 针对广东省 270 家制造企业的分析结果显示, 人工智能应用对制造企业用工总量、结构、需求以及员工收入等都会产生明显影响,尤其是 AI 技术应用比例、应用 时间、是否制定计划、应用首要动机、生产性人员占比等是影响用工数量变化的主要因素,需要从产业政策、人才培 养和社会保障等方面提出保障建议。
电力公司采用物联网技术可以便捷地采集大量的电力数据,提高电网的安全性。针对电力管理数据安全分级的现状,提出了混合特征分级算法,用于电力数据的安全分级,基于词频参数的改进特征项降维方法,降低文本的噪声,并结合优化的支持向量机模型,提高分类算法的准确率,实现电力数据的自动化和智能化安全定级。对比实验结果表明,提出的算法对比经典的数据分类算法,准确率在80%以上,极大地提高了分类的准确率。
物联网终端安全接入认证是保证电力物联网大规模建设的关键性技术。由于传统的认证方案通常采用的椭圆曲线密码算法，计算量大，不能抵抗量子攻击。而数论研究单元算法可以抵抗量子攻击，与椭圆曲线密码采用点乘算法相比计算速度快。因此提出了一种T-NTRU物联网动态安全接入认证算法，使用动态变化时间序列通过哈希函数产生动态密钥，解决了固定哈希函数产生固定密钥的内部攻击安全问题。分别在计算机和单片机上进行了实验。实验结果表明，与传统椭圆曲线密码计算相比较，T-NTRU算法减少了约97%计算量，与典型的数论研究单元算法计算量相当，适合资源受限的电力物联网应用需求。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
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