针对电气设备漏电危及人身、设备安全，漏电隐蔽性强叉缺乏及时警示的情况，设计了基于物联网的漏电监测系统。使用sTM32单片机作为监测主控芯片，监测设备通过连接三相电源中性点，捕捉设备外壳漏电流，进行LⅣ转换、Ac／Dc转换、差分滤波放大，实时将监测设备漏电信息通过4G通信联网传输到服务器，在盟创工业云平台显示，并推送数据到终端，、当检测到漏电故障时，会在本地端和云平台同时报警，确保了安全生产。通过Mulcisinl对电路仿真及现场数据．验证该系统有效性。
综合能源服务面向能源系统终端,通过能源品种组合、技术进步、商业模式创新、系统集成等方式,使能源消费客户的收益或满足感得到提升。在我国能源高质量发展的新阶段,综合能源服务方兴未艾,新模式、新业态不断涌现,成为能源产业的重要成长点。发展综合能源服务也是全方位提升能源系统效率的重要途径"之一。从理论视角充分解析综合能源服务发展驱动力,并从实践层面积极探索优质高效的驱动模式具有重要意义。
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。
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．
针对大型农业园区混流泵房较为分散、可控性和可观测性低等问题，设计并实现了基于阿里云的混流泵房远程监控系统。系统以STM32F429为主控芯片，ATK—M751模块为主要通信模块，利用多种环境监测传感器和霍尔转速传感器实时采集混流泵房的环境以及混流泵转速。系统通过MQTT协议实现设备与阿里云物联网平台的数据交互。用户能够通过Web端或者智能手机APP对混流泵房的室内气态环境以及混流泵转速进行实时监测，并能够实现泵房远程控制，为农业园区分散的混流泵房工作环境监测以及远程控制提供了一个有效解决途径。
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。
目前高速发展的网络数据平台，以及运用云数据进行运算的高科技正在逐渐转变人们的生活观念和组织形式，而工地作为现场施工的载体，受到了不可避免的影响。建设“智慧工地”能使建设效率以及科学化管理得到提升，对于现阶段智慧工地建设来说，智慧工地就是称职的人、优秀的组织、适当的业务流程和配套的设备设施及系统构建而成，以实现对传统工地的创新和提升。本文主要研究“互联网，背景下构建智慧工地的有效方法，文中系统叙述了国内目前智慧工地建设现状，以及智慧工地平台系统的构建，分析了“智慧工地”未来发展趋势，据此提出了“互联网+”背景下构建智慧工地平台的有效方法。
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。
没有账户，需要注册
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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
