简介：工业互联网平台是新一代信息技术与制造业融合发展的产物,全球制造业龙头企业、ICT服务商、自动化企业等基于各自优势,建设运营了工业互联网平台,抢占未来工业发展的制高点。本文梳理了全球主要工业互联网平台的应用实践,从平台应用场景、应用行业、应用企业规模、应用成效等方面进行了研究分析,对比了中外工业互联网平台的发展状况,总结了工业互联网平台应用推广面临的挑战和未来的发展机遇。工业互联网平台有助于推动工业企业转型升级,也在不断催生新技术、新业态和新的商业模式。

简介：为了实现隧道按需照明,提高隧道内驾驶的舒适性和降低运营成本,本文设计了一套隧道照明监控软件系统。该系统基于环境探头、车检器、调光控制器等硬件,以C#语言的Winform技术进行编写,可设置采集时间,并以采集到的车辆数据和洞外环境数据为基础,根据隧道照明设计规范计算隧道各段所需的亮度值,同时将测得的洞内实际亮度值作为闭环反馈机制的输入,利用PID算法输出调光指令发送到调光模块实现灯具亮度的调节。实验表明,该系统可以稳定运行,具有较好的亮度调节效果。

简介：发展经济的同时必须保护环境是可持续发展战略的要求。本文提出了一种适用于不同生产和治污系统的环保工况监控系统架构,并对监控数据的分类、接入方式和数据分析进行了介绍。基于此架构,环保工况监控系统能够同时保证接入数据的通用性和数据分析的专业性,能够对被监控对象中不同工艺情况的设备或系统实现定制化、自动化、智能化的数据分析。本系统可以为环保执法提供依据,为企业生产提供指导。

简介：固态硬盘功耗不仅引起发热导致耗电上升、散热设计方案复杂化,高温也导致介质颗粒的可靠性下降。采用低功耗设计不仅能使其支撑更长的待机时间,而且能显著降低整体拥有成本(TCO),提升NANDFLASH介质颗粒的可靠性和使用寿命。本文对固态硬盘及其主控的低功耗设计方案进行了研究,最后通过实验给出了采用本方案的固态硬盘功耗指标数据。实验结果显示,综合运用一系列低功耗设计方法的方案能显著地降低固态硬盘的动态功耗及待机功耗。

简介：大数据背景下物联网已成为社会与学术界共同关注的研究热点,对物联网领域的研究现状进行梳理与总结有助于该领域的研究发展,并为相关学者后续研究提供参考和借鉴。通过文献计量统计方法,对CNKI收录的国内物联网研究文献进行统计分析,利用可视化软件绘制了科学知识图谱来揭示该领域核心作者团体、研究主题热点、热点演化趋势,从横向与纵向两个视角全景扫描了国内物联网研究的知识结构和知识特征。从横向看,国内物联网研究已广泛开展,形成了多个显著的合作团体并出现了高影响力论文;从纵向看,研究主题包括3个方面,研究演进经历了3个阶段,分析了各主题、阶段的主要研究内容以发现热点及发展趋势,为后续研究提供参考。

简介：在电子设备启动的瞬间,产生的浪涌电流问题异常突出,可能会导致供电系统的各类故障。本文分析了设备启动输入浪涌电流产生的原因,并对传统浪涌电流抑制电路的优缺点进行了分析,提出了一种由NMOSFET管和功率电阻组成的新型浪涌电流抑制电路,并对电路关键参数选取进行了分析。经实验,该电路具有显著抑制电源启动浪涌电流的效果,提高了电源的适应性和品质。

简介：传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

简介：深度学习算法在物联网终端设备上的应用存在着系统开销控制与保证精度和实时性之间平衡的问题。本文提出了一种在云和终端设备上分布式混合部署深度学习神经网络的方法:压缩深度神经网络在本地终端上执行快速的推理运算;当系统基于可信表现的判断标准需要进一步处理时,中间数据可传输至云服务器端,进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理,以提高系统的表现精度。本文给出了深度神经网络在终端设备上部署时和在终端与云端上混合部署时进行推理运算的量化比较效果,结果显示此种方法兼顾了深度神经网络的系统开销和准确率。

简介：测试数据网络化是实现智能物联的基础技术途径之一。本文探讨了基于Django网络框架和MySQL数据库的测试数据查询系统设计原理和方法,利用多种程序语言(python、html、JavaScript等)构建软件模型,并提出了持续优化的策略。在保证物理联网的前提下,该系统可以突破数据孤岛的现状,实现测试数据从测试端到应用端的网络连通。本系统具有搭建快速、低成本和灵活的特点,可供中小企业或项目部署选用。

简介：针对多智能体协同中智能体需要分类后再协同解决任务的场景,本文提出了一种基于事件触发的改进型聚类分析方法。触发函数的设计核心在于确定当智能体聚类进行迭代时不足以分离出指定个数的智能体的归属时,函数得到触发,并利用触发函数计算出归并类的近似最优解,将联合观测值最优解方差最低的情形中,加权距离最小的若干智能体归为一类,从而加快迭代速度。在激活触发函数的聚类方法后,通过计算分类中的智能体的虚基准达到分类一致性。结果验证此种方法能够有效提升多智能体分类协同的效率,为智能体的协同提供一种新的思路。