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智能制造和工业互联网环境下产品认证变革的思考

产品认证致力于降低系统性交易成本，其工作模式成型于电气自动化、规模化、标准化生产的工业时代。在信息通信行业与各制造行业融合的大趋势下，产品认证如何在智能制造和工业互联网的新工业环境下发挥认证价值成了一个现实且迫切的课题。回顾了产品认证发展历程，梳理了产品认证发展瓶颈，分析了智能制造与工业互联网环境下以“数据”为核心的质量管理新特征，提出了新工业环境下产品认证应以“数据”为核心，从数据获取、数据处理、数据应用三方面重构产品认证工作方法,实现认证智能化。

  • 2022-01-18
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基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述：首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术，如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等，由于识别目标种类繁多，基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈；接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法，采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆，可大幅度提升自动驾驶算法的性能；最后总结全文，并展望了未来的研究方向，即整合传统特征和深度学习特征，进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

  • 2022-01-18
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通信中的网络安全问题

3GPP主要设计了三个物联网相关标准：机器 LTE （LTE-Machine，LTE-M）、全球移动通信扩展覆盖（Extended Coverage Global System of Mobile Communication，EC-GSM）和窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）。

  • 2022-01-17
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无人天车与智能库管技术

钢铁工业作为国民经济的支柱产业之一，战略地位至关重要。《中国制造2025》将钢铁工业作为重点发展十大领域的基础之一，加快钢铁工业的智能制造技术升级，实现信息化和工业化深度融合，将为钢铁行业带来新一轮的变革和创新驱动，是钢铁企业发展的必然趋势。随着物联网、人工智能等信息技术的发展，钢铁企业正在向以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的智能制造模式转型。其中，起重机与库区的智能化建设，成为智能工厂建设极具代表性的一项技术。

  • 2022-01-17
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数字孪生的发展形势与应用分析

业界对数字孪生的关注也热度不减。全球IT研究与顾问咨询公司Gartner在近年来的重要战略科技趋势报告中，多次关注数字孪生技术及其应用场景。今年10月发布的2021年重要战略技术趋势报告中提及的行为互联网（Internet of Behaviors）、组装式智能企业（Intelligent Composable Business）及超级自动化（Hyperautomation）等新科技趋势，这些技术的发展也均需数字孪生技术体系的支持。可见数字孪生已经渗透到未来技术应用的方方面面。

  • 2022-01-17
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APP个人信息收集使用最小必要性研究

APP违反最小必要原则收集使用个人信息，是当前个人信息保护工作面临的主要挑战。研究了违规收集、超范围收集个人信息的内在原因，列出了APP最小必要基本原则，提出了分项告知和单独同意机制，设计了权限索取、数据收集的最小化规范，给出了APP收集使用个人信息最小必要方案。

  • 2022-01-17
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天基云服务产业发展趋势初探

近年来，低轨卫星互联网星座的建设如火如荼，带动了卫星研制、运载发射、地面终端、行业应用等产业链各环节的商业化进程。除了卫星互联网，包括天基数据的传输、存储、运营等在内的天基云服务产业初见端倪，开展了不同形式的业务尝试。不少国外初创航天公司活跃在天基云服务产业中，市场增长空间具有相当潜力。通过分类列举国外天基云服务最新案例，提出了天基骨干网、天基服务器、共享卫星等多种天基云服务业务的发展模式；通过借鉴地面云服务产业发展模式及趋势，对我国发展天基云服务产业提出了初步建议。

  • 2022-01-17
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基于小波分解与LSTM的城市轨道短时客流预测

城市轨道交通快捷方便，已成为许多城市实现交通现代化的首选。因此，高精度的短期入境客流预测对于城市轨道交通的日常管理至关重要，因为运营方可以根据预测的客流来控制客流或重新安排列车。随着自动收费器（AFC）的广泛应用，可以方便地获取和记录大量的历史行程数据。在已有的研究中，长短期记忆网络（LSTM）特别适合于学习具有长期相关性的时间序列数据，并被广泛应用于交通流预测中。由于LSTM总是将时间序列数据作为输入，因此它的输出将与之前的输入和输出相关。大多数车站入境客流呈周期性波动，是一个具有多时间尺度的非平稳序列。利用小波分析（wavelet）对时间序列进行处理，可以清晰地反映出不同时间尺度下的多重变化趋势。因此，小波分析可以有效地处理入境客流数据因时间/时段短而产生的波动性。

  • 2022-01-16
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