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3D乐谱理论建构及应用研究

乐谱是音乐文化中的知觉表象,对世界各地不同历史时期、不同类别的音乐作品,高维乐谱均可对其音乐构成的基本元素简约化设置,凸显直观提示效果,提升联觉认知效率。通过交互设计,其视听效果可同步展现,从而升级音乐创作和欣赏的交互体验。高维乐谱中的最简形式——3D乐谱,携带了足够的数据和启示,即能给研究者和表演者以个性鲜明的三维图形形态呈现出来的某一乐曲的基本形态,方便记忆和保持动机核心特征以及音乐的创作与发展,又能呈现出立体的可视化音乐形象。具体建设按照乐谱功能分为三个部分:一是将已有乐谱进行3D呈现并实现人机共识;二是利用3D乐谱对多声部复杂的音乐作品进行分析与研究;三是在3D乐谱理论基础上创设新作曲理论。

  • 2021-04-26
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以工业互联网为关键抓手推动制造业产业链现代化

面对新一轮科技革命与产业变革带来的全球产业链格局加速调整的外部形势,以及我国制造业转型升级、高质量发展的迫切需求,亟需以工业互联网为关键抓手,支撑构建全面互联、数据互通的制造体系,推动制造业产业链重构和裂变。未来一段时期,应努力提升工业互联网供给能力、加速市场应用推 广,充分发挥其在“补短板、强弱项、促新兴”中的作用,以加速制造业产业链现代化进程,促进我国在全球 产业链位置稳步提升。

  • 2021-04-26
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基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分,基于专利数据的城市轨道交通技术分析旨在发现城市轨道交通技术的发展现状与趋势,为城市轨道交通行业发展提供导向参考,为该领域研究人员提供情报支撑。基于世界知识产权组织的国内专利数据,综合利用专利计量、文本挖掘、关键词共现网络、专利地图方法,对国内城市轨道交通专利进行分析,结果表明国内城市轨道交通正处于稳中有升的成长期。

  • 2021-04-25
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基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。

  • 2021-04-25
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城市供水管网信息化管理体系的构建及应用

随着现代信息化技术的快速发展,物联网、大数据及通讯技术在供水系统管理领域得到越来越广泛的应用,实现了供水行业“监控、调度、资产、收费、客户关系”等多维度一体化管理模式。因此,构建供水系统信息化管理体系,有助于科学合理地整合有效资源,提高管理者决策科学性,实现优质低耗的供水理念,达到良好的经济效益和社会效益。分析了供水管网信息化管理系统的基本框架,阐述了应用于基础设施、数据采集、数据传输、数据处理、决策应用各层级的信息化管理技术。探讨了信.g-4t管理体系在供水管网漏损监测、优化调度、水质保障中的应用,提出现阶段制约信息化管理应用推广的因素及未来发展趋势。

  • 2021-04-25
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基于物联网的电气设备漏电监测系统

针对电气设备漏电危及人身、设备安全,漏电隐蔽性强叉缺乏及时警示的情况,设计了基于物联网的漏电监测系统。使用sTM32单片机作为监测主控芯片,监测设备通过连接三相电源中性点,捕捉设备外壳漏电流,进行LⅣ转换、Ac/Dc转换、差分滤波放大,实时将监测设备漏电信息通过4G通信联网传输到服务器,在盟创工业云平台显示,并推送数据到终端,、当检测到漏电故障时,会在本地端和云平台同时报警,确保了安全生产。通过Mulcisinl对电路仿真及现场数据.验证该系统有效性。

  • 2021-04-25
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基于大数据和AI的智能化PeOTN-CO价值分级建网创新与实践

对某省联通PeOTN-CO价值分级建网方法论及实践进行了论述,通过市场空间大数据分析、Al算法及存量政企专线路径和流量等分析,对全省综合业务接入区(CO)进行价值分级,提出聚类标杆配置模型,优先预覆盖高价值综合业务接入点,次优先覆盖中低价值区域,实现政企精品网的价值精准建网,进而全面实现以PeOTN技术为主的本地光网络边缘延伸,打造智能光网络,适配新基建时代的“大带宽”"低时延”等业务需求特征,有效降低网络成本并提高短期投资回报率。

  • 2021-04-25
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大数据视角下的学习分析综述

学习分析作为教育信息化的新浪潮,是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长,线上线下的学习形式不断革新,关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法,着重从大数据的视角,对国内外学习分析的研究现状进行综述。首先介绍学习分析及相关概念的发展,从大数据视角探讨学习分析发展的驱动力;然后对比国内外在大数据和云计算技术驱动下形成的学习分析框架、应用领域和关键技术,介绍了整合的学习分析系统平台;最后分析大数据创新给学习分析带来的机遇和挑战。

  • 2021-04-25
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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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