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基于物联网的智慧农业大数据集成应用系统
采用层次化、模块化设计,整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库,采用大数据分析技术建立专家系统, 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术,分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级,三者相互独立,互为保险,并且均可以根据实时环境状况做出调节,并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成,一是位于农业现场的显示屏,二是 PC 终端,三是基于安卓系统的移动终端,从而实现环境参数值的实时观测和控制,并实时指导农业生产。系统可
扬州大学 2021-04-14
一种云存储系统中元数据的获取方法
本发明公开了一种云存储系统中元数据的获取方法,包括:客 户端将用户的登录信息发送给认证服务器,认证服务器根据该登录信 息判断该用户是否存在,如果用户存在,则认证服务器将登录信息发 送给命名空间服务器,命名空间服务器根据该登录信息获取用户信息, 并根据用户信息获取该命名空间服务器中该用户的目录子树,对用户 目录子树进行组织,以生成新的用户目录树,并将新的用户目录树返 回给客户端,客户端根据组织结果判断获取用户目录树是否
华中科技大学 2021-04-14
柴油车排放遥感大数据监测系统及监测方法
针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题,提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法,从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测,满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题,提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法,从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测,满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法,分工况区域动态确定排放阈值,从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。
北京理工大学 2022-08-16
一种用于数据恢复的缓存替换方法与系统
本发明公开了一种用于数据恢复的缓存替换方法,包括:数据 备份步骤:在数据备份过程中,按照数据块的备份顺序记录各数据块 所属容器的 ID,得到该数据备份的容器访问顺序;哈希表生成步骤: 根据数据备份的容器访问顺序信息,建立哈希表,其中:哈希表使用 容器 ID 作为键,相同容器 ID 被映射到一起,并按访问时间排序组成 队列;数据恢复步骤:在数据块进行恢复时,根据恢复缓存中的容器 恢复数据块,所述恢复缓存中存储有根据所述
华中科技大学 2021-04-14
基于列存储的关系型数据库系统—HuaBase
1 成果简介HuaBase 华鼎数据库是基于列存储的关系型数据库系统。列存储技术的特点是数据查询效率高,读磁盘少,存储空间少,是构建数据仓库的理想架构。 HUABASE 实现了多种数据压缩机制、查询优化和稀疏索引技术,在支持高效率的商业智能方面具有良好的发展前景,可以帮助企业轻松做出明智的业务经营决策。2 技术指标HuaBase 可以按需读取列,显著减少了硬盘输入输出,而且还可以给所有需要索引的列都建立索引,可提供高于传统基于行存储的数据库 10-100 倍的查询速度。HuaBase 按列存储并在列上进行压缩,可实现更高的数据压缩效率,压缩率可达到70%,在构建大型数据仓库的时候可以表现出突出的优势,节省大量的存储空间。HuaBase 可以存放和管理海量的数据并用于智能分析,一个数据库最大可以支持232 个表空间;一个表空间最大可以支持 256 个数据文件;一个数据文件最大可支持 32TB 数据。3 应用说明HuaBase 华鼎数据库系统定位于智能分析应用领域,可以实现海量的数据管理和高效的数据处理。列数据库独特的数据存储理念为企业决策分析、数据仓库、商业智能等应用领域带来了效率和空间上的方便和优势。列数据库的应用价值来自于它对复杂查询的快速响应以及数据压缩所带来的存储优势,使其在商业智能方面具有良好的发展前景。4 效益分析国内数据仓库和商业智能软件和应用市场基本由国外软件企业瓜分,国内一些相关的软件企业基本处于系统集成的地位,缺乏足够的话语权,所以大力发展国产的智能分析系统可以创造全新的市场发展机会。目前,智能分析产品大多基于传统行存储的关系型数据库系统,查询效率低,存储空间大,无法满足日益增长的智能分析需求。 HuaBase 华鼎数据库基于列存储,拥有突出的存储优势与查询优势,可以提供快速的查询响应。 HuaBase 华鼎数据库系统将会成为国内基于列存储的智能分析系统的成功典范,为国内数据仓库和商业智能应用市场创造更多选择的机会,并带来更高的经济效益。
清华大学 2021-04-13
分布式 GNSS 实时数据处理方法及系统
本发明公开了一种分布式 GNSS 实时数据处理方法及系统,包括步骤:在接收机端,首先,对原始 观测数据进行周跳探测,获得周跳时间信息;然后,将周跳时间信息和原始观测数据编码后发送至服务 器端。在服务器端,首先,对编码数据进行解码获得观测数据和周跳时间信息;然后,根据周跳时间信 息进行周跳判断;最后,根据周跳判断结果进行精密差分产品解算,并保存当前历元解算获得的滤波器 状态参数信息,当解算中断,服务器端重启后,采用存储的滤波器状态参数恢复中断历元下的滤波器, 继续解算中断前的解算状态。本发明方法避免了服务器端中断重新时的初始化,可为用户提供连续、一 致的精密差分产品,可保证高精度定位服务。
武汉大学 2021-04-13
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
大数据产品
鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解,专注大数据的采集存储和信息挖掘,致力于提升各行业的大数据技术创新能力,通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案,帮助企业实现增效降损,提高业务能力
鹏博士电信传媒集团股份有限公司 2021-02-01
【关注】教育大数据创新发展学术论坛
第62届中国高等教育博览会——教育大数据创新发展学术论坛
中国高等教育博览会 2024-11-11
基因新发突变类精神疾病诊疗系统
        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显,是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据,主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关,这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统,填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白,系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析,具有显著的临床应用价值,符合领域发展的国际行业趋势,具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件:中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学 2025-05-16
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