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基于STM32智能家居控制系统的设计_林玩杰

设计一款Android智能手机控制的智能家居系统,采用STM32F103作为系统主处理器,使用DHT11温湿度传感器采集室内温湿度信息;通过I/O口控制灯的开和关;使用OV7670摄像头采集视频数据,采用JPEG对视频数据压缩编码并传给客户端APP进行播放。测试结果表明:用户通过手机客户端APP连接WiFi便可以远程监控家居情况,实现对家用灯光控制、环境检测以及视频监控等功能。此外,该系统运行良好,操作界面友好,满足智能家居的各项功能需求,具有一定的实用价值。

  • 2021-06-23
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基于微信小程序的智能家居系统_褚治广

为了方便人们实现对于智能家居的有效控制,达到安全、高效、便捷、节能的目的,设计了一款基于微信小程序的智能家居系统。该系统使用ESP8266和ArduinoUNO硬件设备与贝壳物联平台进行数据交互,微信小程序利用贝壳物联提供的接口,通过请求Web API平台获取JSON数据,达到用户随用随停,在小程序界面上即可对硬件电器进行管理的效果。系统小程序内存占用小,无需安装app就能解决用户难以集中式管理智能家居设备的问题。

  • 2021-06-23
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大数据应用促进大数据产业落地

首先对大数据做简要诠释;其次重点阐述大数据在国内外各个领域的应用现状,以此来对大数据产业的 发展、社会定位以及价值实现途径进行探索;最后分析我国大数据产业发展当中存在的主要问题并给出相关 建议。

  • 2021-06-23
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物联网技术在南繁育种中的应用研究

随着南繁作物种类和品种的不断扩充,产生的育种数据急剧增加,且数据相对分散,大部分数据未被有 效组织,因此加强物联网技术在南繁育种中的应用显得尤为重要。本文概述了信息化智能育种管理平台的整体 需求及对应功能,旨在为推动育种数字化、农事操作精确化、管理智能化提供借鉴参考。

  • 2021-06-23
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基于Agent的智能建筑办公能源消耗研究

在现代主要工业化国家,办公室作为建筑物的基本单元,节能已成为现代建筑必不可少的要素。 针对目前智能建筑技术在实际应用中的不足,文中在基于多 agent 技术的开发平台上,通过对多智能 agent 之间的交互和相互协作研究办公环境的电力消耗。 通过建立基于 agent 的办公大楼电力消耗模型,定义了办公大楼能源消耗的四个基本要素,描述了基于 agent 仿真的方法和基本理论。 在此基础上,使用 anylogic 建立仿真模型,并以英国诺丁汉大学 Jubilee 校区计算机学院为仿真目标,建立大楼电力消耗仿真模型,通过研究员工 agent 的行为来确定大楼能源消耗,为管理人员该采用何种方式进行管理提供了决策依据,并主要研究了实际的能源发展。 结果证明,基于 agent 的模型仿真作为一种新的方法参与办公建筑能源消耗,是一个非常有用的工具

  • 2021-06-23
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Modbus_TCP协议在智能建筑集成管理系统中的应用

智能建筑集成管理系统是智能建筑的核心系统之一,文章设计了基于Modbus/TCP协议的楼宇自控子系统集成方案。将Modbus/TCP协议在Microsoft Visual Studio开发环境下运用c≠≠语言进行了程序的设计,实现了客户端通过以太网远程获取Modbus/TCP Server发送的数据,该研究对集成Modbus协议的子系统具有一定的参考价值。

  • 2021-06-23
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基于重复数据删除的连续数据保护系统的快速回滚

于重复数据删除的连续数据保护系统可以实现时间点连续的数据保护,可以将数据回滚到任 意的时刻,并且能够很好地降低存储开销,是一种理想的数据备份方式,而如何实现系统的快速回滚严’ 重影响整个系统的性能.根据基于重复数据删除的连续数据保护系统的特点,系统实现了2种数据的快 速回滚方法,并且通过cache对其中一种方法进行了加速.实验显示,2种回滚方式均能很好地实现数据 回滚,并且cache起到了很好的加速效果.针对不同的回滚需求,灵活地选用不同的回滚方式,能够快速 有效地实现数据回滚.

  • 2021-06-23
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基于计算机视觉技术的智慧银行高柜业务研究

受新冠疫情的冲击,无接触、少接触模式成为当今现场办理业务的一个新理念,如何在新型智慧银行的柜面业务中,既能很好地完成客户业务需求,又做到客户与员工间少接触甚至无接触成为目前银行最关注的课题之一。尽管很多研究人员已经在智慧银行方面做出了大量工作,但与实际应用的期望还有一定差距。基于此,本文主要探讨人工智能技术领域的图像识别、文字识别、唇语识别等多种计算机视觉信息处理技术未来在柜面现金业务办理中的应用场景

  • 2021-06-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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