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智慧园林设计及其技术应用思考

信息技术使景观设计变得更加高效和科学。现代科技的进步推动智慧园林的发展,然而智慧园林的发展不仅依靠信息技术,更需要人的智慧、理性思维和感性设计参与其中。从智慧园林的长远发展来看,除了突出科学技术的应用,还需加入感知体验这个新元素。本文从智慧园林的形式和载体及其技术应用这几个方面对智慧园林设计进行分析,希望能理清智慧园林的组成内容,以及人、科技和环境在智慧园林中的相互关系,创造“增强感知”与“超现实体验”的现代园林景观,使智慧园林从单纯的技术应用拓展到更深层次的研究上,为智慧园林的发展提供更多可能性。

  • 2021-04-19
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中国现代城市规划教育早期发展研究

中国城市规划教育萌芽于 20 世纪初城市快速发展的迫切需求,源引自西方学理与经验,生根于特定的社会政治经济变迁背景,在城市发展与建设的实践中不断进行着自我探索和演进,最终架构了具有中华智慧的城市规划学科教育框架。通过探究城市规划由零散知识转为课程,再形成专业教育体系的过程,分析早期城市规划教育受到的多元文化影响及本土化发展特点,以期较为完整地展现中国城市规划教育早期发展的典型历程。

  • 2021-04-19
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基于数字孪生的智慧供水运管体系研究和构建

智慧供水是智慧水务的核心组成部分,也是智慧城市建设的基础和必然延伸,构建高效、智慧的供水运管体系是推动智慧城市和智慧水务快速发展的必然趋势。本文针对当前供水行业信息化和智慧化发展阶段研究的重点,利用数字孪生技术打造基于模型服务的辅助决策体系,研究供水全流程的数字化、虚拟化应用,构建供水全流程管理“可视、可知、可控、可预测”的运行管理体系。

  • 2021-04-19
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新工科背景下的物联网课程教学模式

随着 5G 时代的到来,“万物互联”成为可能,物联网相关课程成为高校工程类专业的核心课程。目前,物联网技术课程在当前各高校中课时较少,仅注重理论教学,与实践脱节,教学内容空洞,针对以上问题提出一种基于“行动学习”的物联网技术课程教学模式。基于“行动学习”的教学模式是将教学内容提炼成“知行合一”的循环学习过程。通过学习、理解、探究、洞察这几个步骤的循环,形成“行动学习”认知物联网课程的方法和规律,从而激发学生的学习兴趣,提高学生的学习能力。

  • 2021-04-19
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基于UDL的_物联网通信技术_在线资源建设探讨

2020 年初在教育部“停课不停学”的号召下,全国教育系统开展了互联网在线教学模式。以“物联网通信技术”课程的在线资源建设为例,以“超星学习通”为平台,探讨利用全方位教学设计(UDL)框架开发在线资源,以满足不同个性化学生学习的需求,提高学生学习的参与度和满意度。

  • 2021-04-19
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从智慧城市的_前世今生_看未来

城 市 , 顾名思义 , 由 “ 城 ” 与 “ 市 ” 组 成 。 “城”主要是指用于防卫的城墙,“市”则是指进行交易的场所,前者提供了老百姓安居乐业的社会环境,后者提供了推动产业发展的经济环境。城市的出现,是人类走向成熟和文明的标志,也是人类经济发展到一定阶段的产物,城市作为现代产业经济的核心载体,一直以来承载了人类物质文明、精神文明以及其他更多元的社会功能。

  • 2021-04-19
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基于物联网技术的医疗图像数据安全传输模型研究

物联网技术在医疗领域的广泛应用,为医疗服务中医疗数据的安全性和完整性带来巨大挑战。本研究提出了一种用于医学图像诊断文本数据安全的混合安全模型,将二维离散小波变换一级或二维离散小波变换二级隐写技术(2D-DWT-21技术)与提出的混合加密方案相结合。基于峰值信噪比、均方误差、误比特率、结构相似性、结构内容和相关性六个统计参数对系统性能进行评估。发现在2D-DWT-21条件下,图像的峰值信噪比分别达到57.44和56.39。本文模型在峰值信噪比和均方误差等性能上均优于AES加密模型,能够将保密病人的数据隐藏到传输的封面图像中,并且在接收到的stego图像中具有很高的不可见性。

  • 2021-04-19
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城市大脑助力城市治理智能化转型升级

随着大数据技术的迅速发展和广泛应用,构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新机制,为新时代城市管理赋能增效提供技术支撑,是贯彻落实习近平总书记重要指示精神的生动实践,也是提升城市精细化管理水平的必由之路。“本刊策划”特邀相关领导和专家撰写文章,分析城市大脑发展趋势,介绍大数据应用实践,为推动城市治理智能化转型升级提供经验。

  • 2021-04-18
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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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