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物联网设备管理系统的设计与实现_宋杨

物联网设备已经被广泛应用于各种产业场景中,中立的物联网设备和连接管理是物联网产业中急需突破的一个方向。本文首先分析了物联网设备管理的需求,介绍了一个实际的物联网设备管理系统的设计方案(包括服务器侧和网关的设计);其次,展示了该物联网设备管理系统的数据能力和性能测试结果;最后,对物联网设备管理系统的扩展需求进行了展望。

  • 2021-06-22
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物联网_区块链的饲料供应链金融信息服务平台_黄巍

传统的供应链金融为链上企业融资提供了便利,促进了企业发展。随着经济社会的不断发展,因信息不对称、不能实施有效监管等问题导致融资企业信用不足,无法获得融资或融资额度不能满足企业需求的现象时有发生,极大地阻碍了融资企业的健康发展。文章利用物联网和区块链的相关技术,以饲料加工企业融资过程为研究对象,构建了一个基于"物联网+区块链"的饲料供应链金融信息服务平台。融资企业的质押信息和生产经营活动在平台上公开透明、数据为链上企业共享,便于金融机构进行监管和简化融资流程,增强了企业活力,助推饲料供应链健康发展。

  • 2021-06-22
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基于物联网的便携式脉象检测系统_戴启军

针对现有脉象仪成本高昂、体积庞大、操作复杂、难以真正走向应用的现状,设计并实现了一种基于物联网的便携式脉象检测系统。该设计利用树莓派3B+(Raspberry Pi 3B+)、STM32系列单片机以及云服务器实现寸、关、尺处脉象信号的采集、存储、显示与特征点识别。该系统体积小、成本低,可通过网络与云端服务器连接,实现资源的充分利用。实验结果表明便携式脉象仪对脉象信号的主要特征点的识别准确率高于97%,具有广泛的开发应用前景。

  • 2021-06-22
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基于LoRa物联网的智能节水灌溉系统_刘书伦

针对园林与农业的水资源浪费问题,该研究介绍了一种新的灌溉系统用水管理方法,它可以应用于园林或农田,用LoRa无线传感器网络代替人工干预。传统的灌溉系统由于管理和配置不当,平均浪费了30%的用水。该种智能灌溉系统可以提高灌溉过程的效率,不仅为用户节省资金,而且节约水和电等资源,该系统可以实时检索数据,并利用这些数据确定正确的园林与农业用水量。运用该系统,当使用来自环境温湿度和土壤湿度的传感器数据时,可以节省多达33%的水,当仅使用温度输入时,可以节省多达25%。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,能够满足园林与农业节水灌溉的需要。

  • 2021-06-22
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浅谈企业信息安全建设规划

阶段规划实施 信息安全建设主要任务 安全建设方法 反入侵方法 企业安全长期建设 基本涵盖了一家互联网公司所面临 的所有威胁。但是对于不同企业、不同规模的企业而言 ,需要的安全能力和需求是完全不一样的。 企业的安全建设是由多方面组成,其主要工作包括防范 威胁发生,以及采取风险降低的措施,因此安全工作开 展涉及多方面的内容。

  • 2021-06-22
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智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测_

针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于 Storm 的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。

  • 2021-06-25
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大数据时代个人信息使用的合法利益豁免-

在大数据时代,知情同意机制已无法有效应对大数据生态系统的多元性和复杂性,无需取得数据主体同意的合法利益豁免可成为大数据信息使用的另一重要合法依据,为大数据产业发展提供灵活空间。我国在个人信息保护的相关立法中可引入合法利益豁免机制。引入该机制时,对合法利益应采用广泛的定义,只要是未违法的使用利益均属合法利益。但数据控制者必须进行一个平衡测试,证明数据使用的合法利益高于数据主体的个人利益,方可适用合法利益豁免。平衡测试可采用个案分析方式,并遵循必要性原则、目的限定原则和比例原则。此外,数据控制者还应对平衡测试进行全程记录,以接受数据主体、政府数据保护部门和法院的监督。

  • 2021-06-24
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汽车大数据应用模式与挑战分析

随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、 汽车后服务、智能出行服务等多个环节.这些应用的核心是海量的汽车联网数据.对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽 车产业转型升级的重要突破口.为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述.从汽车大数据的内 涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、 网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护 4 个方面分析了汽车大数据的关键技术, 并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势.

  • 2021-06-23
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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