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视觉循线导航AGV的引导线与障碍物识别方法研究

随着“智能制造”理念的提出，物流行业也朝着智能化的方向发展，自动引导车（AGV，Automatic Guided Vehicle）作为自动化物流升级的重要装备，已经在仓储物流运输、生产搬运等有了成功的应用。为了应对不同应用场景，市场上出现了各种导航方式的 AGV，其中视觉导航 AGV 具有成本低、对环境“零入侵”和智能化程度高等优点，因此受到国内外企业和学者的大量关注。但是环境中存在光照不均匀、地面污染、障碍物阻挡等干扰会对视觉导航 AGV 引导精度和行驶安全造成较大影响，因此本文基于视觉循线导航 AGV 的引导线和障碍物识别方法进行深入研究，主要研究内容和成果如下

  • 2021-07-01
  • 阅读73
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  • 131页
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面向智能工厂的光伏微网能量管理策略优化算法研究

近年来，随着科技的不断进步和飞速发展，“智能制造”作为全球制造行业的发展趋势，智能工厂成为未来工业体系中的重要角色之一。同时，社会的飞速发展使得电力需求随之大幅度增长，但能源短缺与环境污染问题日益严峻，在此背景下，太阳能的开发与利用得到大力发展。而微网正是组织太阳能发电的主要途径之一。当前面向智能工厂的光伏微网系统主要存在如下问题：适用于微网能量管理的优化算法大多存在收敛到局部最优，产生“早熟”等缺陷；当前智能工厂存在供电成本较高、能量管理混乱等问题。这些问题的解决，对于光伏微网今后在智能工厂中的应用和推广，具有重要的实用价值和现实意义。

  • 2021-07-01
  • 阅读51
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  • 74页
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城市运行指挥中心在新型智慧城市建设中的意义和实现路径探析_闫伟

城市运行指挥中心是新型智慧城市建设和发展的必然产物。新型智慧城市建设的关键在于"融合",城市运行指挥中心就是将城市看作一个可以融合的整体,将政府分散的部门信息资源及社会资源进行融合,打造整个城市运行的数据大脑、神经网络、指挥中枢,实现"全时空、全要素、全过程、可视化、智慧化、持续化"的城市运行管理,提升政府管理效能,服务资本市场,丰富市民体验感知。本文通过对全国先建城市的对比分析,探讨适合未来省会城市建设和发展智慧城市的城市运行指挥中心建设思路。

  • 2021-07-01
  • 阅读213
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  • 7页
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大数据技术与高新技术企业数据治理创新--以太原高新区为例

新技术企业数据治理水平总体偏低 ；影响高新技术企业实现数据治理的因素包括认知不全面 、认知 渠道不畅通 、数据平台缺乏 、数据功能不明显 、组织创新滞后等 。 为了提高高新技术企业数据治理水平 ，需 要做好以下 ６ 个方面的工作 ：制定国家大数据发展战略 ，引领高新技术企业走向数据化治理 ；建立和完善宣 传机制 ，提高高新技术企业对大数据技术的认知程度 ；加快平台建设 ，为高新技术企业实现数据治理提供 现实支撑 ；加快组织创新 ，为高新技术企业实现数据治理提供组织保障 ；充分发挥高新技术企业的示范引 领作用 ；加快数据安全和人才队伍建设 ，为高新技术企业实现数据治理提供保障

  • 2021-06-24
  • 阅读59
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试验设备调度及试验数据管理系统设计与实现

随着工业 4.0 的到来以及汽车制造业的不断发展和进步，汽车制造业信息 化管理不断促进汽车制造业转向智能制造方向的发展。而信息化发展最基础一 环就是内部的信息管理方式调整，且由于汽车制造业数据量大、数据结构复杂、 业务流程繁琐等因素，提高数据管理规范，将信息技术与数据管理结合，将有 利于企业内部数据流通，实时高效反馈和追踪数据，所以企业内部纸质化数据 管理转为信息化管理势在必行。

  • 2021-07-01
  • 阅读60
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论大数据证据-

:大数据开启了证据法制建设的时代转型。将形形色色的大数据材料用作证据以证明案情，是当下司法实践无法回避的一道题目。该现象的背后存在着重要的价值论和方法论基础。概要地说，大数据证据以海量电子数据凝练的规律性认识发挥证明作用，其主要以分析结果或报告的形式呈现。对于这一证据如何定位，各国法律界存在着不同的理论争论和实务处理，主要包括鉴定意见说、专家辅助人意见说、证人证言说等。考虑到大数据证据具有专业性和科学性，中国现实的便宜选择是将其纳入鉴定意见的证据法定形式。对于这一证据如何审查判断，我国应当聚焦真实性与关联性规则进行创新。具体来说，针对海量数据本身的真实性问题，要建设以“大”真实性为主的真实性规则； 针对大数据分析结果的真实性问题，要构建判断机器算法是否可信的真实性规则； 针对大数据分析结果所揭示的关联性结论，要构建基于整体数据与具体数据分层的关联性规则，特别是探索超越人类经验判断的关联性规则。

  • 2021-06-25
  • 阅读45
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_消费者数据化参与的研发创新——企业与消费者协同演化视角的双案例研究

既有消费者参与研发的研究主要聚焦于领先用户等特殊消费者，本文基于两家互联网服装企业的案例研究发现，大数据应用为普通消费者参与企业研发提供了条件和可能。本文据此提出消费者数据化参与研发的概念，从企业与消费者协同演化视角构建了大数据环境下普通消费者数据化参与研发的理论框架，着重探讨：（1）普通消费者如何参与研发；（2）不同设计理念的企业如何实现普通消费者参与的研发创新。研究结果表明，大数据环境下普通消费者通过数据化方式参与研发，企业通过对消费者大数据的利用，使研发决策从依靠人的经验判断转变为依靠人与数据的结合，从而实现研发创新。具体而言，秉持用户导向的企业形成了数据驱动型研发创新，秉持设计师导向的企业形成了数据支持型研发创新。由此，将消费者参与研发的研究从特殊消费者扩展到普通消费者从而形成理论创新，为探讨大数据环境下企业与消费者价值共创提供新的洞见

  • 2021-06-25
  • 阅读46
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  • 21页
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望

  • 2021-06-25
  • 阅读44
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