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大数据服务若干关键技术研究

大数据服务若干关键技术研究,关键技术难点攻克

  • 2021-08-10
  • 阅读341
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基于大数据分析的推荐系统研究

基于大数据分析的推荐系统研究,大数据推荐

  • 2021-08-10
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基于大数据征信的商业银行小微企业信贷风险控制研究

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  • 2021-08-10
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大数据时代信息安全的刑法保护

大数据时代信息安全的刑法保护,信息安全的重要性

  • 2021-08-10
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基于互联网大数据平台的小微企业融资模式研究

基于互联网大数据平台的小微企业融资模式研究

  • 2021-08-10
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建筑能源系统物联网架构与实现技术研究

本文采用适于 iBES 开发的数据库管理系统和 相关开发软件,为 iBES 的工程应用开发了不可缺少的网络数据库。无论现有 的建筑能耗监测平台建设还是 iBES 技术的实际应用,都缺乏系统化的工程实 施技术规程。本文在大量的建筑能耗监测系统及平台建设工程实践的基础上, 研究了建筑能耗监测平台的数据中心设计方法,研究了 iBES 感知层子系统调 研、设计、施工与调试技术方法,分析了建筑用电能耗传感器布点设计原则和 可靠性保证方法。介绍了单体建筑和建筑群项目 iBES 工程应用案例。然后, 总结了本文的主要研究成果和创新点,指出了本文的不足和建筑能源系统物联 网的研究发展方向

  • 2021-06-24
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面向泛在电力物联网云端数据的轻型动态完整性审计方案

云端数据存储模式下,由于服务器提供者是不可信的(Honest—But-Curious),因此为了保证外包数据的 完整性,数据拥有者通常基于加密数据进行静态或动态的完整性审计.然而,当前提出的绝大多数方法都不适用于 泛在电力物联网(UPIoT)中云端数据的完整性审计——在数据采集频率高、更新速度快的情况下,数据检索效率 和动态更新方面存在一定的局限性.本文就解决此问题,首次提出一种轻型分层MHT的认证数据结构,并融合位 置敏感哈希(LSH)技术和现有的安全加密方法,实现了面向泛在电力物联网云端数据的轻型动态完整性审计方 案.一方面,在分层MHT中节点存储数据相关信息并且引入局部根节点的概念,以此来提高节点利用率和缩短认 证路径长度;另一方面,通过LSH技术可以提高数据的更新效率,而且在完整性审计时能够快速查找到所需数据. 性能分析以及基于真实智能电表数据集的测试实验,进一步验证了本方案能有效降低计算及通信开销,并且支持 高效的数据动态更新.

  • 2021-06-24
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面向渔业物联网的GPS相对定位策略

现代渔业养殖朝着精细化的方向发展,渔业物联网的应用越来越广泛。对于部署的终端节点,除了需要获取环 境感知信息,还必需获取节点的位置信息,这样采集数据才有应用价值。该研究提出了一种面向渔业物联网应用的基于 LoRa(Long Range)网络的低成本 GPS(Global Positioning System)相对定位方法。首先通过误差分析建立相对定位策 略数据模型,然后设计了基于 LoRa 网络的相对定位方法和改进的时分多址(Time Division Multiple Access, TDMA)传输 策略,实现了高精度定位和高能效数据传输,最后设计了 LoRa 物联网硬件节点并在近海渔场进行了部署测试,试验数据 表明了该文提出方法的有效性与可靠性。在采用低成本 GPS 商用模块的情况下,距离网关 1 000 和 499 m 的终端节点的 平均定位精度由 10 m 分别提高到 4.8 和 2.4 m,数据投递率由 80%提高到 95%以上。

  • 2021-06-24
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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