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2020年IoT终端安全白皮书

在消费互联网时代,物联网本身的价值并没有被充分挖掘,随着5G 时代的到来,物联网领域迎来了新的发展契机。5G 通信技术定义了eMBB、uRLLC、mMTC 三大应用场景,极大提升了物联网的通信能力和灵活性,为物联网的未来发展提供了良好的基础设施。

  • 2021-04-30
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电工仪表行业全面信息化解决方案2013

从仪器仪表制造行业方面来看,其产业链上游企业主要是生产用的铜、铁、铝等生产材料供应商;下游面向其他的生产企业或者直接面向终端客户,而一般情况下所面对的其他生产企业一般为生产设备、汽车等制造企业。

  • 2021-04-25
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互联网时代的大财务思维与财务转型

互联网时代的典型标志:移动互联网、大数据、云计算、物联网。最终实现人、信息、物、服务等之间的“大互联”。◆消费环境决定思维方式,丰腴经济和用户个性化更加强化了互联网思维。互联网思维不是技术思维、不是营销思维,是重新审视我们的战略、商业模式、运营模式、组织模式,通过互联网思维逐步改造价值链的每一一个环节。

  • 2021-04-24
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基于改进3D_ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计_郑舒予

三维旋转不变子空间(3D-ESPRIT)算法估计三维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.

  • 2021-04-25
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基于IABC_FCM_RVM算法的拱坝变形预测模型_胡雨菡

针对传统统计模型中温度和水压因子交叉影响、效应量不易分离的问题,提出了一种基于IABC-FCMRVM算法的拱坝变形预测模型。首先采用基于改进的人工蜂群(IABC)的模糊C-均值聚类算法(FCM)对变形数据进行分类,然后分别对分类后的数据建立分段的相关向量机模型(RVM),最后以某高拱坝变形数据对该模型进行了检验,并与统计模型和未聚类的RVM模型预测结果对比分析,结果表明,IABC-FCM-RVM模型具有更好的预测精度。

  • 2021-04-21
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中国美国德智能制造战略比较分析方案

从“中国制造2025”的内容可以看出,我国现阶段要做到的事情就是工业“2.0补课”,“3.0普及”,“4.0示范”,着力进行产业转型,结构升级,解决创新能力、产品质量和品牌、工业基础等问题,同时要紧跟工业4.0智能化和网络化的发展趋势。

  • 2021-03-22
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基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法_孙杰

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值。为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法。通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度。模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别。研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性。该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响。

  • 2021-05-06
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基于模糊语义算法的科研项目立项评估模型_向永坤

基于模糊理论,提出以百分比填答的模糊语义表,采用模糊语义算法,构建科研项目立项评估模型。构建过程先由回收的电子打分表,取模糊值大于模糊中位数的有效值,并提取出评估科研项目的主指标、次指标,建立科研项目评估表,供评审委员会主任、副主任、专家总体组长进行评估。由评审专家按照科研项目评估表给予各准则的权重,并根据此准则进行科研项目评分,采用模糊集方式表达,将各抽象的准则转为量化的三角模糊数,对模糊数进行排序评估。最后进行案例评估分析,对构建的模型进行验证,结果表明具有良好的优越性,为科学、客观、公正的评估和优选科研项目立项提供了一种更加可行的方法。

  • 2021-04-23
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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