基于大数据驱动的突发事件情报分析模型建构_于洋

突发事件情报分析模型包括元素集合模型、SWOT模型以及突变机制模型等。大数据背景下突发事件情报分析模型呈现出计算化、智能化以及程式化趋势。大数据驱动的突发事件情报分析模型应当包括情报源、目标与需求、收集与清理以及研判与分析四大模块。未来需要利用适配最优分析模型、模型知识库系统、智能反馈以及分析机制等方法构建智能化的突发事件情报分析模型。

2021-06-24
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大数据驱动的网络信息平面_

随着互联网逐步深入人类的生活，人们对互联网的服务质量提出了更高的要求，这给互联网带来了巨大的挑战：一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入，网络规模不断扩大，导致网络服务管理复杂；二是互联网新应用的出现，给网络服务提出了更高的要求．但是，由于网络和应用缺乏相互的感知，严重影响了网络质量的提高．为了解决网络与应用相互独立的问题，需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量．随着ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＤｅｆｉｎｅｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式，在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究向．在现有的网络中，利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验，也成为当前工业界和学术界关注的热点．文中首先分析了网络信息平面构建的必然性，然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构，分析了信息平面研发中面临的三大难题，最后，对解决这些难题提出了一些想法和建议．

2021-06-24
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基于ZLL技术的智慧路灯互联系统设计

园区智慧化升级改造需求，指定建设智慧路灯杆系统。系统承载多项应用子模块，如视频监控、一键报警、无线WIFI AP、音柱广播、园林喷灌等系统，同时预留LED屏信息发布系统，智慧灯控等后续拓展升级接口。

2021-06-24
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基于STM32智能家居控制系统的设计_林玩杰

设计一款Android智能手机控制的智能家居系统,采用STM32F103作为系统主处理器,使用DHT11温湿度传感器采集室内温湿度信息；通过I/O口控制灯的开和关；使用OV7670摄像头采集视频数据,采用JPEG对视频数据压缩编码并传给客户端APP进行播放。测试结果表明:用户通过手机客户端APP连接WiFi便可以远程监控家居情况,实现对家用灯光控制、环境检测以及视频监控等功能。此外,该系统运行良好,操作界面友好,满足智能家居的各项功能需求,具有一定的实用价值。

2021-06-23
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基于微信小程序的智能家居系统_褚治广

为了方便人们实现对于智能家居的有效控制,达到安全、高效、便捷、节能的目的,设计了一款基于微信小程序的智能家居系统。该系统使用ESP8266和ArduinoUNO硬件设备与贝壳物联平台进行数据交互,微信小程序利用贝壳物联提供的接口,通过请求Web API平台获取JSON数据,达到用户随用随停,在小程序界面上即可对硬件电器进行管理的效果。系统小程序内存占用小,无需安装app就能解决用户难以集中式管理智能家居设备的问题。

2021-06-23
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本科毕业论文---电气自动化：可编程作息时间控制器设计与制作

目前,国内用户选用的可编程控制器（PLC）仍以国外产品为主,造成这种局面的一个重要原因是欧、美、日等发达工业国家掌握了高端PLC的核心技术,其硬软件技术对应用者来说完全是封闭的,使用者只能从应用的角度学习PLC,而不能参与PLC的开发

2021-06-23
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基于环境建模的物联网系统TAP规则生成方法

用户需求是物联网智能服务的根本驱动力，如I唧等很多物联网框架允许用户使用简单的触发．命令编程（TAP）规则进行编程，但它们描述的是设备调度程序，并不是用户服务需求．一些物联网系统提出采用面向目标的需求方法，支持服务目标的分解，但很难保证物联网不同服务间的一致性和服务部署的完整性．为了支持正确的 “用户编程”并保证用户服务需求的一致性与完整性，提出了基于环境建模的TAP规则自动生成方法，在用户提供的服务需求的基础上，根据环境模型自动推导出所需的系统行为，以检测系统行为的一致性和完整性，并最终自动生成 TAP规则，实现从用户服务需求到物联网设备调度的自动生成．构建了物联网应用场景的环境本体以建模环境，并定义了基于环境本体的服务需求的描述方法．另外，针对方法的准确性、效率、性能以及构建环境本体的时间开销，在智能家居场景上进行了评估．结果表明，所提方法的准确性、效率和性能均超过可用阈值，且在需求达到一定数量后，构建环境本体花费的时间可忽略不计

2021-06-23
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_5G_时代图书馆智慧阅读服务新生态研究_汤尚

5G时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究时代图书馆智慧阅读服务新生态研究

2021-06-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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