摘要：目前，M2M正在全球的汽車、移動(dòng)設(shè)備和衛(wèi)生醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。得益于住房、交通和零售貿(mào)易等相關(guān)解決方案的實(shí)施，整個(gè)俄羅斯M2M技術(shù)市場(chǎng)，包括移動(dòng)M2M將會(huì)在相關(guān)領(lǐng)域呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)的趨勢(shì)。
摘要：云計(jì)算服務(wù)節(jié)約了超過(guò)35%的IT成本。即使處于經(jīng)濟(jì)衰退期，云計(jì)算服務(wù)仍處于激增狀態(tài)。云計(jì)算服務(wù)已成為節(jié)約成本和提高效益的最佳解決方案，可將投資減少至零、減少信息技術(shù)資源的管理。盡管成本收益等因素促進(jìn)了云服務(wù)市場(chǎng)的大部分增長(zhǎng)，但創(chuàng)造多數(shù)價(jià)值的高效解決方案已成為當(dāng)今市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要因素。
中國(guó)高等學(xué)校電子教育學(xué)會(huì)第 29 屆學(xué)術(shù)年會(huì)于 2014 年 8月 8 日－10 日在咸陽(yáng)召開(kāi)。本次會(huì)議的中心議題是 ：創(chuàng)新性應(yīng)用型人才培養(yǎng)。會(huì)議緊緊圍繞學(xué)科建設(shè)與創(chuàng)新人才培養(yǎng)、協(xié)同創(chuàng)新與應(yīng)用型專業(yè)建設(shè)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展與專業(yè)課程體系建設(shè)、學(xué)習(xí)研究與課程資源建設(shè)、電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽與課堂教學(xué)方法改革等進(jìn)行廣泛深入地探討和交流。會(huì)議由咸陽(yáng)師范學(xué)院承辦，來(lái)自東北師范大學(xué)、青海師范大學(xué)、成都大學(xué)、遵義師范學(xué)院、皖西學(xué)院等 40 所院校的 80 余位代表出席了會(huì)議。
摘 要：在深入研究了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和我國(guó)航空物流建設(shè)問(wèn)題之后，提出了將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用在航空物流管理上，通過(guò) RFID和ZigBee技術(shù)，完成數(shù)據(jù)采集和傳輸，從而實(shí)現(xiàn)定位追蹤；同時(shí)通過(guò)建立服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)的處理和交互；再 利用網(wǎng)站技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)航空貨物進(jìn)行智能化管理的具體方法。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，該方法可以對(duì)航空貨物進(jìn)行安檢、查詢和定位追蹤。
摘 要：MES將生產(chǎn)過(guò)程與信息化有效結(jié)合，具有實(shí)時(shí)管控生產(chǎn)狀況、快速查找分析問(wèn)題、提升信息回應(yīng)速度的三大應(yīng) 用特點(diǎn)，對(duì)于優(yōu)化生產(chǎn)工藝、節(jié)約制造成本、縮短生產(chǎn)周期、提高產(chǎn)出效率等效果顯著，得到了國(guó)家政策的大力支持和推廣。
摘要：論述了船舶企業(yè)高電耗的主要表現(xiàn)，為了達(dá)到船舶建造企業(yè)節(jié)電增效的目標(biāo)，利用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù)、智能儀表及嵌入式技術(shù)，研究并提出了船舶企業(yè)電能智能化應(yīng)用的思路。同時(shí)通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外電能研究的綜合分析，設(shè)計(jì)了電能智能化的管理系統(tǒng)方案，闡述了電能智能化管理的應(yīng)用效果，最后總結(jié)了系統(tǒng)的特點(diǎn)與未來(lái)發(fā)展方向。
摘 要：我國(guó)當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急支撐體系仍然存在著應(yīng)急信息準(zhǔn)確性、及時(shí)性、應(yīng)急處置效率有待提高等問(wèn)題。因此，急 需探索統(tǒng)一的地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急物聯(lián)平臺(tái)的構(gòu)建方案和技術(shù)。本文從技術(shù)層面分析了地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急物聯(lián)平臺(tái)建設(shè)的若干技術(shù)問(wèn) 題及解決手段，為地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急物聯(lián)平臺(tái)建設(shè)提供技術(shù)參考。
摘 要：面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）是一種架構(gòu)風(fēng)格，遵循此風(fēng)格的系統(tǒng)是基于松耦合、粗粒度、自治的組件間的交互來(lái)構(gòu) 建的，這類組件被稱為服務(wù),Web也是服務(wù)的一種。本文詳細(xì)描述了 Web服務(wù)的SOA構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)，并就其中的服務(wù)發(fā)現(xiàn)進(jìn) 行舉例說(shuō)明。
摘要：根據(jù)RFID數(shù)據(jù)采集的冗余性，提出了一個(gè)基于RFID的交通擁擠程度計(jì)算方法，它利用最近一段時(shí)間內(nèi)RFID讀取計(jì)數(shù)和車輛計(jì)數(shù)之間的關(guān)系，計(jì)算交通擁擠程度。與簡(jiǎn)單地丟棄冗余數(shù)據(jù)相比，本方法為充分利用RFID數(shù)據(jù)的價(jià)值，提供了新的思路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法有效可行,并能應(yīng)用于大規(guī)模智能交通系統(tǒng)中交通擁擠的實(shí)時(shí)檢測(cè)。
摘 要：現(xiàn)有的家用電器往往存在著嚴(yán)重的能耗浪費(fèi)，其主要原因在于對(duì)電器能耗監(jiān)測(cè)的匱乏，以及用戶節(jié)能意識(shí)的薄 弱。文中對(duì)家用電器的能耗參數(shù)進(jìn)行了分析，提取了家用電器的多特征參數(shù)。并據(jù)此提出了一種電器的狀態(tài)和模式識(shí)別算法， 建立了電能參數(shù)AR預(yù)測(cè)模型，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出了一種家用電器能耗監(jiān)測(cè)與節(jié)能控制系統(tǒng)來(lái)對(duì)電器進(jìn)行智能控制，并對(duì) 用戶的用電行為給予指導(dǎo)性建議，從而達(dá)到節(jié)能的目的。
摘要：傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了“以物控物”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)速度。文章介紹了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)。分析了目前電力通信系統(tǒng)中存在的重要問(wèn)題，針對(duì)這些問(wèn)題，提出了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)配網(wǎng)自動(dòng)化、應(yīng)急通信以及智能電網(wǎng)中的應(yīng)用。以期通過(guò)研究爭(zhēng)取進(jìn)一步加快智能電網(wǎng)的建設(shè)步伐。
摘要：網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的激增和應(yīng)用的特殊化都使得負(fù)載均衡成為迫切需求，Linux虛擬服務(wù)器按傳輸層連接對(duì)集群節(jié)點(diǎn)進(jìn)行業(yè)務(wù)分配的方式，能便捷而高效地實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。文中對(duì)Linux虛擬服務(wù)器集群的結(jié)構(gòu)與原理進(jìn)行了討論，重點(diǎn)闡述了滿足不同應(yīng)用需要的4種負(fù)載均衡算法，并在Linux操作系統(tǒng)環(huán)境下，構(gòu)建了虛擬服務(wù)器集群，測(cè)試了負(fù)載響應(yīng)、服務(wù)，性能、調(diào)度器備份。結(jié)果表明，虛擬服務(wù)器集群技術(shù)可較大幅度地提高系統(tǒng)的綜合性能。
摘要：提出了一種將物聯(lián)網(wǎng)、LCD顯示、多個(gè)自動(dòng)售報(bào)模塊組織在一個(gè)框架內(nèi)的自動(dòng)售報(bào)機(jī)的設(shè)計(jì)方法，給出了包括基于物聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)售報(bào)機(jī)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)、自動(dòng)售扌艮控制方案、控制電路基本組成、以及控制總線協(xié)議等。
摘要：關(guān)鍵幀可以有效減少視頻索引的數(shù)據(jù)量，是分析和檢索視頻的關(guān)鍵。在提取關(guān)鍵幀過(guò)程中，為了解決傳統(tǒng)聚類算法對(duì)初始參數(shù)敏感的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的基于視頻聚類的關(guān)鍵幀提取算法。首先，提取視頻幀的特征，依據(jù)幀間相似度，對(duì)視頻幀進(jìn)行層次聚類，并得到初始聚類結(jié)果；接著使用K-means算法對(duì)初始聚類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最后提取聚類的中心作為視頻的關(guān)鍵幀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以大幅提高關(guān)鍵幀的準(zhǔn)確率和查全率，能較好地表達(dá)視頻的主要內(nèi)容。
摘要：在無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)中，各節(jié)點(diǎn)的能量是受限且不均衡的。在能量的消耗過(guò)程中，一些節(jié)點(diǎn)的能量消耗過(guò)快，將導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的，性能急劇下降。文中基于AODV路由協(xié)議，設(shè)計(jì)了一種分級(jí)的能量平衡方法。該方法可以有效地平衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的能量消耗°NS2仿真結(jié)果表明，這種改進(jìn)算法可以延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，提高分組遞交率，也可以降低端到端的時(shí)延。
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