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大数据分析调研

大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

  • 2021-06-23
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基于随机森林的N1_N2结构语法关系判定方法研究

基于随机森林的N1_N2结构语法关系判定方法研究

  • 2021-06-22
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一种基于区块链的安全大数据隐私保护共享方法

本发明涉及信息安全领域,涉及到一种基于 区块链的安全大数据隐私保护共享方法。设置多 个数据存储方以及多个数据共享方,每个所述数 据存储方分别远程连接一存储云平台,每个所述 数据共享方分别远程连接所述存储云平台;设置 一区块链网络,所有所述数据存储方以及所有所 述数据共享方均作为所述区块链网络中的连接 节点;所述数据保护共享方法中包括一对数据进 行加密保护的过程,所述数据保护共享方法还包 括一对数据进行共享的过程。上述技术方案的有 益效果是:使用区块链技术提供数据完整性验证 和密钥管理,分别解决半可信云平台篡改安全数 据问题和属性权威的单点故障问题。

  • 2021-06-20
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一种新型工业互联网用电力设备箱

本实用新型公开了一种新型工业互联网用电力设备箱,包括设备箱主体,所述设备箱主体的上端设置设置有防雨盖,所述设备箱主体的正面设置有箱门,所述设备箱主体的底部设置有一号支撑柱,所述设备箱主体的底部四周在位于一号支撑柱的外侧设置有底部挡板,所述设备箱主体的底部的左右两侧的一号支撑柱之间设置有内部滑动杆。本实用新型所述的一种新型工业互联网用电力设备箱,通过向前拉动侧面把手,使得底部支撑杆呈现竖直状态,从而通过背面环形把手拉动设备箱主体,使得设备箱主体的移动搬迁更为方便,通过向前移动侧面把手收纳滚轮,从而使得设备箱主体的防止被人错误操作滚轮,使得设备箱主体更为安全。

  • 2021-06-18
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工业互联网环境下的新型电机驱动控制系统

本发明为工业互联网环境下的新型电机驱动控制系统,该系统包括工业互联网环境下的电机、DSP模块、服务器端和远程客户端;所述工业互联网环境下的电机通过数据采集模块与DSP模块双向连接;所述DSP模块为双核结构,包括C核控制部分和M核通讯部分,M核通讯部分与服务器端双向通讯,C核控制部分与工业互联网环境下的电机双向通信;C核控制部分完成对电机控制参数的设定和基本控制,M核通讯部分经服务器端通过互联网将采集到的数据传到远程客户端;所述服务器端中设有电机数据库,并加载有电机智能控制算法。该系统一定程度上解决了电机参数随着使用时间变化带来控制效果变差的问题,同时提高了电机的控制精度和控制效果。

  • 2021-06-18
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7-物联网在制造行业应用经验分享_V1.0

从中国制造业形势看,2013年工业占GDP的37%,装备制造业产值规模突破20万亿元人民币,占全球装备制造业总量的三分之一以上。中国发电设备产量约占全球总量的60%;造船占全球比重的41%;机床占全球比重38%。在500余种工业产品中,中国有220多种产量居世界第一。

  • 2021-06-18
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基于粒计算的大数据处理-徐计

粒计算似乎是一个全新的概念,基于粒计算的大数据处理必然向着更精细化的方向发展

  • 2021-06-15
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大数据产品平台化体系.xmind

大数据产品平台体系,从数据生产、数据服务到数据管理、资源管治。与其说是大数据产品平台体系,或许不如说是当前大厂数仓平台化体系更合适。平台化,五花八门,职能细化,分工明确,合作协同的同时,造就了一个又一个岗位。对数据工程师来说,也是一大利好。下面我们通过强引具体看下都有哪些平台

  • 2021-06-18
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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收集矛盾基本信息,完成矛盾信息收集功能,提交成功后办件进入“待办理状态”红色*号为必填项,事件分类为三级联动选项,必须选择第三级选项才能提交。

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瓦特电力配网台区储能应用解决方案

我国各地区发展不平衡,在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约,原有低压配网供电线路供电半径过长,供电线路线径过小导致线路压降增加,造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村,住户较分散,随着生产生活用电负荷增长迅猛,使高峰期配电变压器不堪重负,造成台变重载甚至过载运行,同时线路电流过大会导致电压降增大,从而造成线路末端用户的电压偏低。

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