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家居智能的超现实体验_—边缘侧分布式实时渲染

随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及,以及大数据和人工智能等新兴技术的引入,智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控, 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来,随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展,在居家环境中,人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统(边缘侧分布式实时渲染),以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时,结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起,为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。

  • 2021-06-21
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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基于关联数据的政府数据开放实现方法研究

文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。

  • 2021-06-21
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大数据时代的数据主权和国家数据战略

从媒介主权、信息主权和数据主权这三个概念的区别、演变出发,论述了在大数据时代下数 据主权的重要性。当前的大数据和云处理的发展已经超越了原先以国土疆界为划分的安全概念,挑战了主权 概念,带来了复杂的权责关系。数据主权是一种权力,但实施这种权力则需要数据掌控分析能力。这种权力 和能力体现在国家安全和国家竞争力两个方面。大数据是国家战略资源,中国应构建自己的国家数据战略, 包括加强国家安全、推动技术创新和完善政府决策等。

  • 2021-06-21
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大数据_平台用户持续参与网络社区价值共创的动因及中介机制研究

近年来,网络社区已成为顾企协作共创价值的重要平台,其形成机制与影响因素备受学界和业界关注。 本文以具有网络社区参与经验的用户为研究对象,构建了网络社区用户持续参与价值共创的动因机理模型,并利用收集 的315份有效样本数据和路径分析法进行了实证检验。实证结果表明:平台用户持续参与价值共创的众多动因中,用户 价值感知类因素均存在显著正向影响,而平台特征因素仅存在部分直接影响作用;用户情感因素“社区认同”显著影响用 户持续参与价值共创意愿,且社区认同在用户“认知”与“行为”间通过影响个体情感感知发挥中介作用。据此,提出了打 造轻便型网站设施平台、建立社区互惠规范、增强内容娱乐性、设计社交提升通道、建立效能肯定机制等平台管理建议。

  • 2021-06-20
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基于大数据的变压器油中溶解气体关键状态量动态预警研究

针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题。本文利用大数据分析方 法,提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法。该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健 康和异常状态进行评价.并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量。实现了亚健康状态下变 压器设备状态的短期预测.实现了变压器亚健康状态的动态预警.突破了个性化运行环境下设备亚健康状态的实时 诊断及剩余寿命预测等技术瓶颈。经过对案例库中的变压器进行实证分析,本文提出的方法能够反映出气体增长 速率与变压器亚健康程度之间的关系.能够实现过热缺陷设备提前100天左右的短期动态故障预警.在故障动态预 警方面具有实用价值。

  • 2021-06-20
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铁路机务大数据应用系统设计研究

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设 可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信 息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路 机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构, 从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备 检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据 分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-20
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基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究

针对大数据环境下,电力网络监测数据流量大、变化快,电网通信异常链路判断可靠性差,序列异常检测结果失真的问题,本文提出了一种基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究。 通过电力网络通信异常链路判断方法设计,多维熵序列异常检测方法设计对平台关键技术进行分析,采用多维熵序列异常检测方法对异常链路上采集的网络流量数据的分布特征进行度量,获得电力网络流量监测数据在各个维度上的熵值序列,利用支持向量机对网络流量数据各个维度上的熵值序列进行分类,完成基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台技术的总体设计。 对其进行仿真实验,实验结果表明,所提方法对于大规模电网数据安全分析具有较高的加速比,在帮助电力网络分析人员感知电力网络异常、发现恶意攻击等方面有较大的优势。

  • 2021-06-20
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