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基于物联网的化工园区事故态势感知方法及应用研究

基于对化工园区事故态势感知需求的分析,应用物联网技术进行化工园区信息的采集与监测,在园区内设计无线传感网络,并提出以位置与剩余能量为基础的集中分簇路由协议,之后,借助数据信息对化工园区的事故演化趋势进行动态表征,在事故征兆出现之前提前完成对相关风险与异常情况的感知,最后,构建化工园区事故预警三维结构模型,从逻辑维、时间维与知识维3个维度衡量事故预警结构,明确事故熵预警流程,完成化工园区事故态势感知的应用。

  • 2021-04-25
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物联网数据接入最优分流算法设计与仿真

采用传统方法对物联网数据接人进行分流时,易导致网络拥塞和节点瘫痪,存在网络拥塞率较高、最大上传带宽较低和网络平稳运行时间较短的问题。为解决上述问题,设计了物联网数据接入最优分流算法。通过“流”的局部性定义,确定数据接入分流的约束条件,并构建分流过程中的能量消耗模型。运用该模型和空间重构方法对物联网数据做特征提取,获取物联网数据在分流系统中的信息模型,取得非线性数据的高维映射向量。在此基础上,将数据特性划分为不同类型,并做迭代处理构成新的集合,结合分流误差方差的计算结果,实现数据接入最优分流算法的设计。仿真结果证明,所提算法能够减少网络拥塞出现的概率,有效提高了最大上传带宽,延长了网络平稳运行时间,具有较好的实践意义。

  • 2021-04-25
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基于云平台的物联网系统设计研究

联网是多种技术的组合,需要兼顾云端、设备、应用等方面的开发.为了节约时间与成本,且能够迅速开发出一套精简的物联网远程监控系统,本文提出了一种物联网系统的整体设计方案,并进行了模拟测试.本方案是利用ESP8266模块与阿里云物联网平台,通过M0,ITI’通信协议使设备接入物联网.不同的应用场景可以根据本方案快速组合出符合需求的物联网系统.

  • 2021-04-25
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一种基于联盟链的物联网匿名交易方案

对物联网终端交易的跨平台、去中心化、隐私、安全需求,提出基于联盟链的匿名交易方案,确保用户身份隐匿。通过划分基础域和互联域实现中心化身份认证和去中心化交易;对身份认证,提出基于Merkle树的双因素认证方案,实现各节点身份与消息的去耦;针对通信中明文消息暴露用户身份问题,提出基于CoillJoin思想的聚合签名隐私保护方案,混淆交易身份,以抵抗身份关联分析攻击;最后针对一致性和记账权问题,提出基于信誉评价策略的共识机制。安全性与效率分析表明,所提方案能以较低存储和计算开销保护终端身份隐私。

  • 2021-04-25
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5G建设与城市风貌融合的流程与方法

5G 时代,射频拉远单元和天线已经集成为一体,成为 5G AAU(5G 有源天线处理单元)。为了达到Massive MIMO 的效果,目前 5G AAU 基本都是立方体的形态。未来设备厂家可能会对5G AAU的振子排列方式进一步优化,推出排气管型的美化 AAU,但是这种 AAU 会牺牲一定的 MIMO 性能。目前排气管型的5G AAU设备仍不成熟。

  • 2021-04-25
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政策工具视角下城市水系统全周期管理策略研究

我国城市水系统管理职能条块分割、规划协调不足、精细程度不够等现象突出。“全周期管理”可以从全要素、全过程、全场景等角度,以系统化思维解决城市水系统综合管理,增强城市水系统韧性和弹性。基于政策工具视角建立了包含战略面、供给面、需求面、环境面和评估面政策的城市水系统全周期管理整体性框架,并从机构统筹、规划引领、智慧监管等方面提出实施机制建议,为实现城市水系统的全要素管控、全流程监督、跨区域协同、分层次治理提供理论依据。

  • 2021-04-25
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加强源头治理构建智慧安全的韧性城市

2018年年初,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进城市安全发展的意见》,要求健全公共安全体系,打造共建共治共享的城市安全社会治理格局,促进建立以安全生产为基础的综合性、全方位、系统化的城市安全发展体系,全面提高城市安全保障水平。2019年11月29日中共中央政治局就我国应急管理体系和能力建设第十九次集体学习时,习近平总书记强调,我国各类事故隐患和安全风险交织叠加、易发多发,影响公共安全的因素日益增多;且要健全风险防范化解机制,坚持从源头上防范化解重大安全风险。为此,本期特策划“公共安全”专题。

  • 2021-04-25
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多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术诊断多原发肺癌(Multiple Primary Lung Cancer,MPLC)与临床病理诊断结果的一致性,进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法 收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息,共57个癌灶作为分析样本,采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度,并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组,采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着,对不同病理分期(0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b)与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

  • 2021-04-25
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