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5G物联网的移动边缘计算_李国领

随着物联网设备和应用程序部署的增加,服务供应过程中将生成大量数据。为了优化系统和保证服务质量,需要将生成的数据发送到基于云的远程数据中心进行处理,这就会导致对延迟敏感的物联网应用程序性能下降。为了解决此问题,本文提出了将移动边缘计算与支持5G的Io T服务进行补充集成的体系结构,将MEC集成到5G架构中,以提高Io T应用的服务供应能力,云资源被迁移到网络的边缘以支持本地数据处理。 带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.

  • 2021-06-22
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物联网设备管理系统的设计与实现_宋杨

物联网设备已经被广泛应用于各种产业场景中,中立的物联网设备和连接管理是物联网产业中急需突破的一个方向。本文首先分析了物联网设备管理的需求,介绍了一个实际的物联网设备管理系统的设计方案(包括服务器侧和网关的设计);其次,展示了该物联网设备管理系统的数据能力和性能测试结果;最后,对物联网设备管理系统的扩展需求进行了展望。

  • 2021-06-22
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基于泛在电力物联网的设备全寿命管理_荀华

文中针对内蒙古电网生产管理过程中出现的多系统间的信息孤岛情况以及对设备全寿命管理的分散性,提出了建立基于泛在电力物联网的设备全寿命管理理念和实施方案,并结合实际应用示例给出了应有效果,打通各信息应用间的壁垒,统筹应用各系统数据,实现了生产管理系统各软件之间的信息交互和应用互联,让数据流动起来产生效益,并利用数据互联互通互用实现设备全寿命周期的闭环管理,实现对运行设备的寿命预测评估,达到延长设备寿命、减少设备维修的目的,使设备在系统中能够最大限度的实现最优化使用,提高设备信息化管理水平,促使开展信息数字化应用和开展大数据分析,实现电力生产数据资产的有效增值,也为进一步深化"泛在电力物联网"在内蒙古电网的建设提供参考与借鉴。

  • 2021-06-22
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基于云平台的物联网停车场管理系统设计_潘宇

随着物联网技术快速发展,并在很多行业领域普及,在实际技术应用中大大提高了工作效率,节省了人工成本。本文设计了一个基于云平台的物联网停车场管理系统,系统软件可以在PC机WEB端以及手机APP上应用。系统创新点基于安放在停车场的传感器,用户可以通过手机APP实现车位查询、车位预订、自动导航路线并引导到预订停车位泊车。出入停车场门禁前可以通过APP扫码验证,验证通过后门禁会自动开启,停车场管理人员还可以通过系统接入安防监控摄像头实时查看停车场状况,一旦有火灾事故发生时,系统APP第一时间产生警示信息。

  • 2021-06-22
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物联网背景下广播媒体的价值转型_吴卫华

物联网的出现对现有媒介生态产生重要影响,广播因此受到巨大挑战,一方面广播的媒介功能面临价值转型,另一方面也会产生场景危机,从而挤压广播媒体的发展空间。因此,在物联网背景下,广播需要从渠道、内容、技术等多个方面与物联网深度融合,重构媒介生态圈,并通过广播云媒体平台的建设进行功能打造,完成广播的价值转型。

  • 2021-06-22
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基于同伴评价的物联网工程专业课程体系构建研究_姜宇

针对物联网工程专业学科交叉需要理论知识体系架构结合工程实践能力的培养特点,以吉林大学物联网工程专业学生为研究对象,通过分析2017—2019年3学年的4门物联网工程专业课程成绩,介绍面向同伴评价教学的特征空间构建,提出同伴评价教学的方法,最后阐述如何创新性地利用机器学习模型对学生成绩进行分析和预测,以验证同伴评价专业课程体系建设的有效性。

  • 2021-06-22
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我国人工智能企业智慧专业化评价——基于33个上市公司截面数据

创新的时代,创新战略对企业取得竞争优势有至关重要的作用,智慧专业化是创新发展的进阶,在欧盟 地区影响巨大。根据智慧专业化概念,提出研发专业化、知识管理专业化、创新网络专业化、产品专业化4大维度, 采用层析分析法(AHP)构建企业智慧专业化评价模型对人工智能企业进行分析并评级并对智慧专业化的影响因 素排序,期望为理论界提供企业智慧专业化评价研究的基础,为企业自身创新发展提供理论依据与指导。

  • 2021-06-22
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农业物联网虚拟仿真实验项目建设_张垒

为提升物联网技术与应用课程的实验教学效果,提出农业物联网虚拟仿真实验项目建设思路,在广东省农业物联网虚拟仿真实验平台的基础上,构建农业物联网认知、物联网数据采集与控制、智慧农业APP控制、虚实结合的数据采集和控制4个层次实验,目的是通过实验项目的训练,从感性到理性提升学生对农业物联网的认知,提高学生实践创新能力。

  • 2021-06-22
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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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