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基于5G MEC的区块链规模化部署探索

梳理了区块链技术自概念诞生以来到应用部署落地的发展历程,分别从计算存储资源、互联互通、数据同步和监管等方面分析了目前区块链在规模化应用落地过程中面临的实际问题,并提出基于5G+MEC的区块链规模化部署方案,设计了纵向分层多级、横向动态分片的区块链规模化部署架构,分析了5G+MEC网络对解决区块链规模化部署中计算存储资源、实现互联互通、提高消息数据同步效率、改善监管能力等问题的技术优势。

  • 2021-06-18
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船岸_5G 4G NB-IoT_ 无线宽带网络建设可行性探讨

阐述长江航运通信的发展历史,通信网络的建设背景,在水运航道上搭建“5G+4G+NB-IoT”无线宽带网络的原则、架构、技术方案等,为解决航道网络覆盖问题提供技术指导。

  • 2021-06-18
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医院“互联网 医疗”服务现状及5G时代医院信息化发展战略研究

随着5G医疗的兴起,5G时代医院的信息化发展战略成为亟待解决的热点研究问题。本文在梳理医院提供“互联网+医疗”服务现状的基础上.运用战略分析工具SWOT综合分析法,对医院发展5G医疗的优势劣势、面临的机遇、挑战进行分析,并对发展过程中存在的复合型人才匮乏、信息化标准不统一、5G医疗顶层设计缺失、5G技术验证不足等问题进行探讨。最后从国家、医院两个层面给出发展战略,即国家层面要做好5G医疗顶层设计。为医院信息化建设铺路;医院层面要积极、科学布局5G医疗,采取差异化的信息发展战略。

  • 2021-06-18
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5G 智慧文旅_图书馆文旅融合发展的新模式

5G信息技术的发展和应用,以及智慧概念的提出和发展,为文旅融合背景下的5G+智慧文旅出现及发展提供了技术和理念基础。图书馆作为公共文化服务机构,进行了面向文旅融合的积极探索。5G+智慧文旅将成为未来图书馆文旅融合发展的新模式,并在服务体验、文化互动、智慧管理、品牌营销等方面展现出更大价值。

  • 2021-06-18
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基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统设计

针对智能家居远程控制系统输出稳定性差的问题, 设计了一种基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统。 设计了智能家居远程控制系统的总体结构,对系统功能模块结构进行了分析。 在此基础上,构建联合测试工作组(Joint Test Action Group,JTAG)接口控制模块,利用内置模块的寄存器实现对系统的嵌入式控制。 实验结果表明,本文所设计的智能家居远程控制系统具有较好的输出稳定性和较高的控制精度, 对智能家居远程控制系统的设计具有一定的借鉴价值。

  • 2021-06-18
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智能家居控制系统设计与实现

随着生活水平的不断提高, 家居智能化已逐渐成为一种趋势, 设计出稳定安全、 可靠实用和低成本低功耗的 智能家居控制系统, 成为目前迫切需要解决的问题。 针对这一问题, 设计了基于 Arduino 的智能家居控制系统, 该系统将 采集到的数据信息传给 Arduino, 同时通过 WiFi 模块联网上传至 OneNet 平台予以保存, 在室外可通过手机实现远程监测与 控制, 实时掌握家居情况; 在室内显示单元显示室内实时数据, 通过控制面板对场景模式进行切换; 用户可将采集到的数 据共享, 以形成整个区域性的环境监测点, 为环境监测提供有价值的信息。

  • 2021-06-18
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安防与智能家居机器人

要 随着 5G 时代的到来,智能家居、家居机器人等逐渐成为现代家庭重要的电子设备。传统的安防系统,往往以远程监控为主,对于室内出现诸如有毒气体泄漏、温湿度不适等情况无法做出判断和警示。安防和智能家居机器人是利用履带式行驶机器人在移动中完成对室内温湿度、有毒气体和人体红外信号的监测功能。该系统包括一台履带车、温湿度建模模块、气体检测模块和人体红外信号检测模块。其中,电机转动为履带机器人提供动力,温湿度检测模块可以实现高温火灾和室内潮湿度监测,气体检测模块可以对室内诸如一氧化碳等有害气体进行监测报警,人体检测模块则可以实现白天或夜晚对非法入室人员的监测。安防和智能家居机器人为家庭提供安全保障,是现代家庭重要的电子产品。

  • 2021-06-18
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基于MicroPython的智能家居实验平台设计

为了更好地实现家居的智能化,方便于物联网技术课程的实践教学,该文基于 MicroPython 设计了一种智能家居数据采集与控制实验平台。该平台采用 TI CC3200 作为工作节点,通过微信公众号和 OneNet 获取平台采集的数据,并在云服务器中进行判断和相应处理,实现了智能家居数据采集与控制功能。实验测试结果表明:实验平台运行稳定,具有较好的人机交互体验,能方便应用于实践教学。

  • 2021-06-18
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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