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基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型_黄辰

针对车联网(IoV)环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。

  • 2021-06-16
  • 阅读1245
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一种工业互联网标识解析数据字典构建方法

本发明涉及一种工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:将工业互联网中的数据信息通过RDF生成数据语义化模型,并根据各类数据的关联关系构建三元组形式的语义数据模型,存储于语义数据库中,生成数据字典。本发明通过统一的数据语义信息解决了不同企业之间的数据信息孤岛问题,同时可以解决企业内部的数据信息集成问题;并且通过对该数据语义信息配置唯一的标识数据,实现了数据信息的唯一标识。

  • 2021-06-16
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一种基于区块链的工业互联网数据安全管理系统及方法

本发明涉及一种基于区块链的工业互联网数据安全管理系统及方法,针对现有数据安全管理机制,在工业互联网应用场景下无法很好满足安全、管理、性能需求的问题,提出了一种在工业互联网环境下基于区块链技术的数据安全管理机制与系统,其中区块链作为受信任的第三方来实现工业数据的安全传输与认证、溯源等工作。具体来说,本发明采用了许可链作为底层系统,并在此基础上定义了数据的存储格式与各级用户的访问控制方案,包括权限定义与变更方案,以及对应的离链数据验证、链上数据分级访问的执行流程。本发明共由两部分构成:基于区块链的工业数据安全管理系统功能模块设计与系统运行流程。

  • 2021-06-18
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智慧城市创新创业模式研究

李克强在政府工作报告中提出,“制定‘互联网+’行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场"

  • 2021-06-17
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工业互联网平台白皮书简述20页PPT

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体.

  • 2021-06-17
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基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断方法

本发明提出了一种基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断技术。采用现场总线技术和 Ethernet/IP工业以太网的异构网络融合技术实现对多台裁断机的实时监控和操作。提出针对二维不规则样片排样的高效排样算法实现皮革的优化排样,同时结合通信网络的实时性与多机协调裁断策略,实现皮革裁断的快速流水线操作和较低的皮革浪费率。与传统的皮革裁断技术相比,该技术能够实现高效、浪费率低、节约人工成本、降低能耗等多方面优点。

  • 2021-06-15
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基于工业互联网标识解析体系的产品防伪追溯方法及平台

本发明公开一种基于工业互联网标识解析体系的产品防伪追溯方法及平台,包括产品标识生成与产品防伪追溯;生成由国家节点号、二级节点号、企业节点号、企业码、产品生产信息码以及随机码六部分组成的产品标识码;并基于产品标识码转换得到的产品标识二维码触发防伪追溯请求,得到防伪追溯信息至客户端。通过节点号与随机码来确保标识的唯一性与不可预知性,为产品标识二维码的不可仿制性提供了强有力的保障。同时基于国家工业互联网标识解析体系,平台上的数据是公开开放的,便于实现数据的互联互通,基于国家标识解析体系可保障数据的安全性和权威性。

  • 2021-06-16
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一种跨地区跨行业的工业互联网实体的标识方法

本发明公开了一种跨地区跨行业的工业互联网实体的标识方法,本发明通过在工业互联网标识内设置国家编码、地区编码、行业编码、企业编码以及企业内部编码,以实现对跨地区跨行业的工业互联网实体的上下游产品数据的链接与整合,从而有效解决了现有技术中工业互联网标识解析体系查询领域受限的问题。

  • 2021-06-16
  • 阅读141
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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