实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和１∶Ｎ结果过多的困境，结合其他非视距信息采集手段，设计并实现一个大规模实时数据碰撞系统，解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数据系统的架构设计和组件选取，设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行的结果表明，该系统实时可靠，效果显著，满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

2021-06-23
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基于区块链技术的物联网风险预警研究_张双双

部分物联网预警方法由于未使用区块链技术,存在预警准确率较低,误警率较高的问题,因此提出了基于区块链技术的物联网风险预警方法。运用相同信道多个节点为网络信息签名,保证网络信息的正确性,运用网络信息区块链式存储结构获得正确的网络信息区块链账本；通过正确的网络信息区块链账本构建评估体系的网络分析结构,再使用网络分析法获得权重矩阵；利用灰色模型确认单因素模糊评价矩阵；将权重矩阵与单因素模糊评价矩阵相乘得到物联网风险预警的模糊综合评价矩阵,按照评估等级确定物联网风险预警等级。经验证,该方法能够准确预警物联网风险等级,存储网络信息和追溯信息的资源花销与时间消费较小,风险预警准确性较高误警率较低。

2021-06-23
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集成电力大数据日志分析模块的信息系统研究

为了保障国家电网的信息系统高效运转，以及实现在电力大数据状态下的日志分析要求，该文提出一种基于 K－最近邻算法的未知攻击识别算法。该算法可以高效地判断信息系统服务是否存在异常，关键文件是否被非法修改以及异常外联等行为。在该算法的基础上，实现了信息系统运行态势感知和全息智能处置系统。实验表明，该算法很好地支撑了系统的工作，同时也提高了日志分析的高效性。

2021-06-23
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面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

大数据是现代产业极具价值的重要资产。如何应对海量数据的处理，挖掘潜在的数据价值是当前的研究热点。针对集中式计算架构和传统的数据处理模型无法适用于大数据分析处理的要求，设计并实现了面向大数据应用的分布式服务平台。采用Ｈａｄｏｏｐ／Ｓｐａｒｋ大数据构架，提供一致的大数据应用服务。该系统能较好地克服集中式计算架构的缺陷，表现出良好的应用效果。

2021-06-23
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基于大数据技术的纯电动汽车减速器速比优化研究

针对电动汽车减速器速比匹配问题，本文提出一种基于大数据技术的优化理论，基于MATLAB建模方法对电动汽车速比进行优化设计，获得更接近实际最优状态的减速器速比。该方法可应用于未来汽车的定制化服务中，达成降低能耗、提升续航的目标。实例分析中，使用大数据技术的速比优化相对于使用基于模型的速比优化的情况，电驱动系统效率提高1．34％，百公里能量消耗率降低o．174kwh／100km。

2021-06-23
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工业物联网及工业大数据安全探讨_嵇绍国

近年来,世界各国掀起以工业物联网（oT）为代表的"第四次工业革命"。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/II VR等技术的加速发展,共同推动了"第四次工业革命"进程。本文通过对oTII与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对oT大趋势下如何保II护oT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

2021-06-23
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LoRa技术在智慧图书馆中的应用研究

为促进智慧图书馆建设，满足图书馆智慧化建设对于技术的需求，文章利用低功耗远距离通信LoRa技术完善图书馆智慧化建设。在分析智慧图书馆技术应用现状的前提下，详细介绍其技术特点及在智慧图书馆中的可行性与应用优势，最后构建四个基于LoRa技术的智慧图书馆应用场景。LoRa技术具有远距离、低功耗、多节点、高速率等技术特点，弥补了现有无线通信技术的不足，开创了低功耗局域网无线标准，将其应用到智慧图书馆中，将改善图书馆无线通信网络质量，助推图书馆提供智慧化服务，并为无线通信技术应用到智慧图书馆建设中提供借鉴。

2021-06-23
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基于电力大数据的工业用户营商环境优化_陈明

作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。

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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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”