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互联网对市民社会的影响研究

互联网对市民社会的影响研究，社会模式的发展变化

  • 2021-08-17
  • 阅读170
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造纸行业分析报告-论文

剖析我国造纸行业的状况，包括我国造纸业的特点以及布局。发现我国造纸业存在的问题以及其发展前景。我国的造纸业必须进行改革，向这些方向发展：（1）充分利用各种融资渠道，解决资金短缺问题；（2）技术路线向清洁生产、与环境协调的方向发展；（3）提高纸业的集中度、形成强势企业集团；（4）产业向循环经济方向发展。

  • 2021-08-25
  • 阅读153
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北京市设施农业物联网应用模式构建

文围绕北京市农产品质量安全和生态环境安全问题，结合北京市“菜篮子”工程要求，按照设施农业产前、 产中、产后全产业链条，采用生物、传感器、无线通信和自动化控制等技术，研究构建符合北京市设施农业现状和发展 需求的物联网应用模式，主要包括利用具有自主知识产权的物联网技术，建设基于设施农业的感知环境，搭建低成本无 线自组织传输网络，建设北京设施农业物联网云服务平台、智能决策服务和反馈控制系统，实现病虫害远程诊断、监控 预警、指挥决策，实现肥、水、药智能控制和设施农产品质量安全监管与追溯等，并制定出配套的相关技术标准，为中 国设施农业物联网技术标准制定提供参考。北京市设施农业物联网应用模式的成功构建将为国内外其他地区设施农业物 联网体系建设提供可借鉴模式。

  • 2021-06-25
  • 阅读201
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变电设备物联网一体化智能监测装置研究

了解决传统变电设备监测装置相互独立、数据无法共享、计算负荷分配不均及不具备故障初步诊断功 能的问题，设计了一种变电设备智能监测传感网络，提出了一种基于云平台的变电设备物联网一体化智能监测装 置设计方案，该装置具有分布式计算、故障诊断与预警的功能。结果表明，分布式计算能够提高计算效率，减小 设备投资浪费，其计算时间与传统并行计算方法相比减少了15．4％，智能电子设备配置费用与传统配置方案相比 减少了14．3％；故障诊断与预警能够有效判断故障，并将可能存在故障的设备监测数据上传给中心站，有效避免 了电力事故的发生。

  • 2021-06-25
  • 阅读186
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基于UWB与物联网的移动式温室环境监测系统设计与实现

为低成本实现对温室不同区域环境的全面感知，该研究设计了移动式温室环境监测系统，其采用超宽带（Ultra Wide Band，UWB）网状拓扑结构进行分布式组网，节点设备以一主多从的形式对移动工作台实时定位。利用优化后的双向双边 测距算法计算各基站与标签之间的距离，通过距离的归一化残差分布判断是否存在非视距（Non Line of Sight, NLOS）误差， 利用改进后的增量卡尔曼滤波算法消除 NLOS 误差，通过 Chan 算法解算标签准确位置。移动工作台以 Arduino 控制器为核 心，搭载温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，实现对温室环境的实时监测和对移动工作台的远程控制。测试结果表明， 系统静态定位最大横向偏差为 7.92 cm，最大纵向偏差为 7.98 cm，横向和纵向偏差的平均值均＜5 cm；移动工作台以 0.4 m/s 的平均速度行驶，动态定位最大横向偏差为 8.7 cm，平均横向偏差为 4.7 cm；采集参数上传平均丢包率为 2.78%；温度、湿 度、光照度和二氧化碳浓度监测相对误差分别低于 0.63%、0.34%、0.70%和 0.67%，满足温室环境信息移动监测要求。该研 究对温室环境调控和温室内作业机具精准定位技术的发展具有一定的理论意义和参考价值。

  • 2021-06-25
  • 阅读260
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基于概率主题模型的物联网服务发现

针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源高度受限性和移动性等特 点,提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法.该方法的主要特点是:1） 利用英文 Wikipedia 构建高质量 的主题模型,并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充,使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主 题；2） 提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题,降低模型训练时间；3） 利用服务隐含主题对服务进行自 动分类和文本相似度计算,快速减少服务匹配数量,加速服务文本相似度计算；4） 提出能够同时支持WSDL-based和 RESTful 两种物联网服务的 signature 匹配算法.实验结果表明:与现有的物联网服务发现方法相比,该方法的准确率 （precision）和归一化折损累积增益（NDCG）都有较大幅度的提高.

  • 2021-06-25
  • 阅读232
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人工智能及在医疗领域的应用

阐述人工智能的概念，介绍医学专家系统的发展历程、应用、工作机制以及人工神经网络的兴起 背景、优势、在医疗领域的应用，对人工智能在医疗领域的未来发展提出建议。

  • 2021-06-30
  • 阅读141
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基于深度强化学习的应急物联网切片资源预留算法

针对应急物联网（EIoT）超低时延服务需求，设计了面向超低时延传输应急物联网的多切片网络架构， 提出 EIoT 切片资源预留和多异构切片资源共享与隔离的方法框架。所提框架采用深度强化学习方法实现实时异 构切片间资源需求的自动预测与分配，切片内用户资源分配建模为基于形状的二维背包问题并采用启发式算法数 值求解，从而实现切片内资源定制化。仿真结果表明，基于资源预留的方法能够使 EIoT 切片显式保留资源，提 供了更好的安全隔离级别；深度强化学习能够保证资源预留的准确和实时更新，有效兼顾资源利用率和切片差异 化服务质量要求。与 4 个已有算法对比表明，Dueling DQN 具有更好的性能优势。

  • 2021-06-25
  • 阅读184
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