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教育信息化2.0时代智慧校园建设与研究新发展

“智慧教育创新发展行动”是教育部《教育信息化2.0行动计划》的重要内容之一。智慧校园的建设与应用是落实智慧教育创新发展行动的具体举措。该文通过文献综述与内容分析方法,结合对广州市71所中小学(中职)智慧校园试点校的实践案例分析,明确智慧校园建设要全面落实立徳树人的根本任务,推进核心素养与关键能力培养,促进高考制度改革,培养徳智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为新取向,指出智慧校园建设要以教育信息化2.0为导向、强调融合创新、重视机制保障、突出区域特色。在此基础上提出智慧校园应用与研究的新发展,以期对未来智慧校园的建设与应用提供思想指导与实践参考。

  • 2021-03-19
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教育局“物联网云平台”解决方案

随着信息技术的发展,尤其是物联网、大数据分析等新技术的快速兴起,教育城域网转向以教育信息化为切入点,推进区域教育资源的共享和多媒体整合,着力促进全市/全区域教育的跨越式发展。如何综合运用物联网、大数据等新兴技术让教育局域网与信息化进一步融合?

  • 2021-03-19
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2019年物联网行业市场研究报告

2019年物联网行业市场研究报告

  • 2021-03-19
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分布式ATCA设备数据监测系统设计

ATCA设备在运维过程中,重要部位的高温、高压等情况会造成设备的意外宕机。该文针对该问题设计一种分布式ATCA设备数据监测系统,以实现对设备健康状况和工作环境信息的实时监测。系统采用GigaDevice公司的32位单片机 GD32F450ZKT6作为主控单元,利用 UDP传输协议进行通信,配合外围传感器对 ATCA设备健康信息及工作环境温湿度进行实时采样,并将采样数据存储与上传。系统通过以太网和ZigBee两种组网方式进行远程监测。经测试,该系统在实际部署中应用效果良好,为ATCA设备的高效运维提供重要保证。

  • 2021-03-19
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2020年10大工业物联网解决方案

IIoT(Industrial Internet of Things)是工业物联网的简称 —— 微型低成本传感器和高带宽无线网络的出现,意味着当下只要有一定水平的数字智能,即使是最小的设备也可以连接起来。对它们进行监控和跟踪,共享它们的状态数据,并与其他设备进行通信。然后还可以收集和分析所有的这些数据,来提高业务流程的效率。

  • 2021-03-19
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电力设备状态监测大数据发展综述

分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监测系统架构,并从数据采集、数据去噪、特征提取、模式识别、知识挖掘、数据可视化几个方面论述了大数据与状态监测各个环节的结合点。最后通过一个综合监测系统案例,分析了大数据在多源异构数据融合、综合分析与诊断、设备故障预测上的应用。大数据在电力设备状态监测上的深入应用,有利于解决设备状态评价和故障预测的难题,推动该领域朝着更加智能化的方向发展。

  • 2021-03-19
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国内主流开放平台发展状况与盈利模式分析报告.pdf

Facebook的成功展示了开放平台的巨大潜力。从2008年开始,人人网和淘宝推出自己的开放平台计划;到2010年,新浪微博、百度、盛大、开心网、腾讯、360等国内互联网企业相继尝试开放部分自己产品服务与数据的API,展开对第三方开发者的争夺战。 到2011年底,这些开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都有了一定的积累,但由于不同企业的策略不同和投入的力度不同,不同平台之间有相当大的差异。越来越多的开发者和站长希望通过开放平台进行自己应用的推广,而面对众多的开放平台,如果要全部进驻,则耗费的时间精力绝对不小。要选择哪些开放平台优先进驻或是否可以放弃一些开放平台,都是开发者们关注的事情。51CTO调研中心本次的报告通过对主流开放平台目前的状态进行分析比较,试图为开发者们提供一些参考意见。 本次调研数据主要收集自互联网,包括各个开放平台公开发布的数据,第三方调研机构公布的数据,以及微博等用户网络对各开放平台的评论内容。

  • 2021-03-19
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如何解决多机房、多网络下的物联网部署方案?

随着物联网的迅速发展,场景联动越来越普遍,那么敲门砖的连接服务该如何实现呢?本文作者作为360 IoT 云连接服务技术负责人,他从结合自身的实际开发经验,详解连接服务的设计方案,以及连接服务里多机房多网络的落地实践。

  • 2021-03-19
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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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