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基于ZLL技术的智慧路灯互联系统设计

园区智慧化升级改造需求,指定建设智慧路灯杆系统。系统承载多项应用子模块,如视频监控、一键报警、无线WIFI AP、音柱广播、园林喷灌等系统,同时预留LED屏信息发布系统,智慧灯控等后续拓展升级接口。

  • 2021-06-24
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_5G_时代图书馆智慧阅读服务新生态研究_汤尚

5G时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究

  • 2021-06-23
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大数据与数据密集型科研范式下的科研人员数据素养研究

本文从大数据和数据密集型科研范式的环境出发,归纳了科研数据素养这一具体领域的数据素养的研究现状,并分析了科研数据素养现状中存在的问题和挑战,探讨了针对科研工作以及科研人员特征的数据素养培养与提高的问题,构建了基于职业发展和基于项目和数据生命周期的两个科研数据素养培养框架,以期为科研人员适应科研环境变化及提高科研数据素养提供研究基础和思路。

  • 2021-06-23
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论系统全过程调试对于智能建筑的重要性

本文以我国智能建筑中存在的主要问题为出发点,进而引入建筑系统全程调试的定义及分类,并阐述系统全程调试与智能建筑、绿色建筑三者之间的关系,从而总结出系统全程调试对智能绿色建筑的益处,最后就如何在国内组织实施系统全程调试,及如何与国内现有工程管理模式结合提出了建议。

  • 2021-06-23
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基于大数据的智慧教室驾驶舱的设计与实践——以重庆广播电视大学为例

针对智慧教室建设兴起、大量数据产生却应用有限的现状,文章提出了智慧教室驾驶舱的解决方案。在 基于大数据的智慧教室驾驶舱设计理念的指导下,文章构建了以数据流动为内核的智慧教室驾驶舱的集成应用 模型,主要提供数据采集、数据处理、数据集中展现等功能。与此同时,文章结合重庆广播电视大学的应用实 践,分析了基于大数据的智慧教室驾驶舱的实践成效,指出智慧教室驾驶舱在教学结构变革、教师教学能力、 关注学生的“学”、教师反思、教师决策等方面发挥了积极作用。最后,文章分析了智慧教室驾驶舱应用的限制 性因素,以期为智慧教室驾驶舱的后续改进与迭代提供参考,进而更好地发挥智慧教室驾驶舱的作用,推动智 慧教室的建设和课堂质量的提升。

  • 2021-06-23
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公共服务领域运用大数据的风险分析

[目的/ 意义] 平稳推进大数据在公共服务领域的应用, 有必要明确其潜在风险, 在保证价值理性 的基础上增强大数据工具理性。 [方法/ 过程] 运用理论建构的方法, 大数据在公共服务领域遵循 “数据收集— 数据分析—数据应用—数据公开” 的应用循环, 从成本精准、 受众精准、 效果精准 3 个维度, 分析大数据引入公 共服务领域存在的数据收集质量难以保证、 数据分析结果难以把控、 数据应用效果难尽人意、 数据公开带来衍生 问题等潜在风险。 [结果/ 结论] 旨在为公共服务领域理性运用大数据工具提供借鉴。

  • 2021-06-23
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智慧绿色校园的研究进展及实践应用分析

随着人工智能、大数据、云计算、物联网技术的发展与普及,智慧技术影响着城市发展的各个方面。作为智慧城市重要组成部分,智慧技术与绿色理念相结合的智慧绿色校园,成为研究与实践的前沿。运用文献计量法对国内外相关研究进行分析,梳理智慧绿色校园的基本概念与应用层面,分析智慧技术在整体策略制定、运营管理、空间规划设计方面的应用潜力。在绿色校园目标下,智慧绿色校园的应用场景正在不断被拓展;而进一步发挥校园的科研优势、建立合理的全流程运用与反馈机制、提升使用者的参与性,将进一步促进智慧绿色校园良性发展。

  • 2021-06-23
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全龄友好社区的_场景化_设计策略研究_——以中部某市老旧小区连片改造设计为例

通过对生活场景的模拟分析,更加立体地解读小区居民生活状况,精准把握生活痛点,从而更有针对性地进行设施配置,这是“场景化”设计全龄友好社区的精髓。以中部某市老旧小区连片改造为例,通过问卷调研、座谈访谈、需求卡片、场景模拟等方式,总结片区现状空间主导人群的日常行为与活动空间,绘制现状人群空间行为分析图、人群空间设施需求注记图、现状居民生活场景模拟图和居民需求统计信息表等。形成“三图一表”工作模式并进行人群刻画和需求模拟,提出“全龄共舞台”的设计目标,针对性安排集中设施点、口袋便民点、智慧交互点和特色品质点4类配套设施,塑造10大规划生活场景,以期丰富全龄友好社区设计的实证经验,为中观以下尺度的规划设计和改造更新类项目提供参考。

  • 2021-06-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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