以智能电网（数字电网）为框架，分析了智能电网（数字电网）的关键功能与要求。结合物联网概念及射频识别技术， 提出了电力物联网（IOTIPS）的概念，并对其应具备的功能、结构以及关键技术和因素做了描述与分析。电力物联网是以网 络技术、数据库技术，通信技术的发展为基础的智能型网络，它的应用将显著提高电力系统的稳定性与安全性，同时亦能满 足保护环境、节能减排的可持续发展要求，促使电网水平进入一个更高的层次．
构建基于大数据的电力工程监理机制,分别从成本、质量、进度、安全等4个方面,将原有工程监理与电力大数据进行巧妙融合,改变人工监理方式,构建同类项目数据库和本项目历史数据库。在进行工程监理过程中,实时采集本项目各项数据,同时分别抽取纵横向数据库中有用信息,与本项目进行实时对比,便于及时发现问题并采取措施补救。大数据与电力工程项目监理进行融合顺应时代发展潮流,是目前解决现存工程监理问题的最优选择。
随着互联网数据信息与技术的兴起与发展,人们从传统的工业化时代进入到数据化时代。数字劳动作为马克思劳动价值论继承和创新的理论成果,与马克思劳动价值论具有内在的统一性,是数据时代社会生产劳动的具体表征和特有体现。准确理解数字劳动,厘清数字劳动与大数据社会条件下马克思劳动价值论继承与创新的关系,对我们正确看待马克思基本原理的指导作用和创新价值,深入开展数字劳动理论的研究具有重要意义。
归纳分析了物联网的系统模型和网络模型、物联网的安全需求，提出了针对物联网的自治安全 适配层模型，指出了物联网中一个新安全问题：在T2ToI中的物体间的匿名T2T认证问题，并给出相 应匿名认证协议．
针对多车道路复杂的车辆行驶状况，文章借助无线传感网络的相关技术来设计车辆运行中的 物联网络（The Intemet of Things，IOT）方案，并分析了运行中车辆间产生的威胁关系，提出一种利用 改进边缘势场函数来描述车辆行驶中动态产生的威胁关系的方法。并在预判威胁发生的估计区域的 基础上，引入微分进化算法，给出了规避路径的规划算法。实验表明，相对于传统势场法，改进的边缘 势场函数更适用于描述道路车辆间相互威胁的动态关系；微分进化算法在路径规划过程中，相对传统 群算法，具有更好的全局优化能力及更短的收敛时间。
泛在电力物联网是建设能源互联网的重要支撑，对促进国家能源结构变革、实现源网荷储的智能协调 优化、提升用户用能体验至关重要。而当前泛在电力物联网刚刚起步，处于初步布局阶段，发展还不够成 熟，相关研究较为零散。基于以上现状，分别从概念、体系架构、关键技术、应用场景以及商业模式等几个 方面对泛在电力物联网展开全面综述。首先简要介绍其基本概念和体系架构，进而细致讨论其中涉及的信息 技术，随后归纳泛在电力物联网的应用场景，并在此基础上分析商业模式，最后总结建设过程中的问题以及 展望其今后的发展方向，以期为后续泛在电力物联网的深入研究提供有益的参考。
基于文献资料法、实地考察法、访谈法等研究方法,对大数据时代构建一个集数据采集、数据分析、个性化方案设计、资源匹配为一体的大开放式体育公共服务移动平台进行了论证；认为该平台的建立,可以促进全民健身运动,推动体育产业的发展,为国家制订体育公共服务政策提供咨询.
由于农业和林业传感器种类繁多、数据传输协议多样，在各个物联网数据应用系统之间形成了信息孤单现象， 难以实现物联网传感器数据的交互共享。因此，该文以农林领域常见传感器数据为研究对象，针对不同类型传感器节点 及采集数据差异性等特点，采用符号表示法表达传感器节点数据，设计了通用数据交互格式；针对其海量性特点，采用 分布式面向服务的结构方法及成熟的开发技术，设计了分布式多源农林物联网感知数据共享平台。该平台由数据中心子 系统、数据适配子系统、数据存储子系统、数据发布子系统及数据传输总线 5 部分组成，分别实现了传感器节点注册、 多源差异数据的接入适配、数据的分布式存储、数据标准化发布及数据传输等功能，为农林领域不同物联网设备与数据 应用系统之间架起了数据桥梁，实现了农业和林业物联网感知数据的统一管理。目前，平台分别接入了顺义、新疆、杨 凌、通州等 17 个合作单位的 550 个传感器节点数据，接入数据量每天超过 10 000 条，运行状态良好
没有账户，需要注册
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优化模型的预测能力
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考，再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。
这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题，助手解决它，助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
