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公安监管场所智慧监管综合管理平台建设方案(基于大数据、AI人工智能、物联网、云计算等技术)

“智慧”从横向上以监控图像资源和报警信息为核心,实现周界报警、高压电网、紧急报警、巡更、门禁、对讲、会见录音等各类安防信息以及狱政管理、教育改造、劳动改造、狱内侦查、生活卫生、综合治理等业务信息的全面集成、整合、联动,实现各子系统间的资源共享和信息互通;在纵向上以“三级警戒架构”为核心,打造“分监区分控中心——应急指挥中心——局级管理局应急指挥中心”一级平台三级管理的组织形式,综合应用平台可以做到各类资源协同共享、应急指挥、综合信息研判和辅助决策。

  • 2021-06-29
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人工智能语音识别技术

与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。

  • 2021-06-29
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人工智能在电力系统中的应用

人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域,是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式,探索人类智能的奥秘,进而通过模拟人脑的结构和工作模式,使机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用,成为人工智能研究中的活跃领域。本章将简要介绍神经网络基本的概念、模型以及学习算法以及应用实例。

  • 2021-06-29
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微服务架构实施原理详解

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DevOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实施。

  • 2021-06-28
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DDD兴起的原因以及与微服务的关系

我们先不讨论DDD的定义, 先梳理一下DDD火起来的背景, 根据我学习的套路, 永远是为什么为先,再是解决什么问题,是什么东西, 最后如何使用。我们都知道这些年随着设备以及技术的发展,软件架构发生了很多变化,从最初的单机(BS/CS)架构到后面的集中式架构,再到如今的微服务架构, 现在基本可以说是微服务架构盛行的时代, DDD早在2004年就由埃里克·埃文斯提出, 但一直处于一个不愠不火的状态,直到Martin Fowler的《Microservices》引起大家注意, 也就是微服务盛行之后(这儿需要说明的是,微服务最早的提出者不是Martin Fowler,而是Fred George), DDD再次回到人们视野中间,为什么呢 ?

  • 2021-06-28
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Redis基础、高级特性与性能调优

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力,并在部署、维护、性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导。

  • 2021-06-28
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大型分布式Web系统的架构演进

网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器,如Tomcat、Jetty、Jboss,然后直接使用JSP/Servlet技术,或者使用一些开源的框架如Maven + Spring + Struts + Hibernate、Maven + Spring + Spring MVC + Mybatis。最后再选择一个数据库管理系统来存储数据,如MySQL、SqlServer、Oracle,然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。

  • 2021-06-28
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基于 Kubernetes 的微服务项目设计与实现

随着互联网的发展,后端服务和容器编排技术的日益成熟,微服务成为了后端服务的首选,Kubernetes 也已经成为目前容器编排的事实标准, 微服务拥抱容器时代已经来临。笔者结合自己的经验,写了这篇微服务+ Kubernetes 入门宝典,希望能够抛砖引玉。能让大家了解 微服务和 Kubernetes 如何配合。上卷主要描述 微服务设计,项目实现,kubernetes 部署,微服务的部署 高可用和监控 这几个部分。下卷计划讨论服务化网格和数据持久化, 有状态服务,operator 这几部分。本文由我独立完成(ppmsn2005#gmail.com)如有任何错误,

  • 2021-06-28
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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