铜川市智慧医疗协同云服务——心电项目运营模式与效果分析

铜川智慧医疗协同云服务项目由铜川市卫生与计划生育局主导,以铜川矿务局中心医院、北京中医药大学孙思邈医院为核心,向上承接北京中医药大学医疗技术资源,向下覆盖铜川地区区县级医院(二级医院)、乡镇卫生院/社区服务中心(一级医院)、村卫生室,可跨区域、跨医院实现医院心电、影像、病理等医技科室之间的互联互通、信息共享。本文以心电项目为例探讨智慧医疗协同云服务的运营模式及应用效果,为有效推进"协同诊断-远程会诊-双向转诊"的分级诊疗模式提供做法借鉴。

协同云计算下的差异区域数据挖掘平台设计与实现

针对在协同云计算下差异区域数据挖掘偏差较大,准确度不高的问题,提出基于非线性时间序列分析且分层调度控制的差异区域数据挖掘方法。首先构建协同云计算下差异区域数据的信息传输模型,进行数据信息流的时间序列采样分析;然后采用非线性时间序列分析方法重构特征空间,在重构的特征相空间进行自适应分层调度控制,提取关联规则特征,有效挖掘数据;最后进行仿真测试,结果表明该方法的数据挖掘精度较高,抗扰性能较强。

云网边端协同云控制研究进展及挑战

针对网络化控制系统通信与计算资源不足、云控制系统难以完全保证复杂任务实时控制的问题,在云控制系统研究基础上,云网边端协同云控制利用云控制平台层、网络传输层、边缘控制层、终端设备层各自优势,实现互联互通、相互协作、优化运行,是复杂智能系统控制问题的理想解决方案。鉴于此,本文详细阐述了云网边端协同云控制的研究进展。首先,简要介绍了云网边端协同云控制的构成要素;其次,整理了云控制系统各方面的研究成果;最后,详细介绍云网边端协同云控制及其应用研究,并对未来的研究方向进行展望与讨论。

端云协同智能计算的关键问题、方法和应用

端云协同智能计算是大数据、云计算、边缘计算发展的产物,可在保护用户隐私的前提下显著提升数据利用率,实现智能计算实时响应能力与服务鲁棒性的优势互补,而相应技术研发和实践应用具有复杂性。本文剖析了端云协同智能计算的应用价值,凝练了端学习效率优化、端少样本过拟合、端模型定制化、分布差异下虚假关联学习、通信开销与计算效率平衡等方面的技术难题;系统梳理了端云协同智能计算中主流方法研究进展,涉及作为应用基石的高效计算硬件、以端为中心的协同计算、以云为中心的协同计算、端云双向协同计算、可信端云协同智能计算等主要方向;总结了推荐系统、自动驾驶、安防系统、教育模式等端云协同智能计算的垂直领域应用情况。着眼端云协同智能计算的未来发展,需重点研究云资源在端模型个性化中的应用策略、端云协同多目标优化算法、端-端与云协同计算的优化策略。

基于Lissajous轨迹的电能质量扰动边-云协同高效辨识框架

边缘计算的就地实时诊断模式能够有效解决传统电能质量扰动云集中识别模式存在的强信息时延问题。针对当前电能质量扰动边-云协同辨识方法中识别算法普适性差、训练模型规模庞大且下发边缘端会造成精度缺陷的难题,提出了一种基于Lissajous轨迹的电能质量扰动边-云协同辨识框架。首先,根据图像处理领域最新进展,提出了基于双相Lissajous轨迹的视觉转换方法,将扰动信号转换成具有特殊形状的轨迹图像。然后,为了在增强特征捕捉能力的同时降低计算复杂度,开发了一种轻量级循环挤压卷积神经网络以执行主辨识任务。通过边-云共享权重参数,所提框架能够实现扰动的实时辨识。为持续优化模型性能,设计了一个更深层的云端网络以辅助模型更新。最后,基于IEEE标准仿真数据集和变电站实测扰动数据集验证了所提框架的有效性。结果表明,该框架在取得优异扰动辨识泛化性能的同时,实现了云端与边缘端识别模型的同步轻量化,并通过边-云权重交互避免了训练模型下发所造成的性能损失。

基于5G+AI技术的智慧电厂安全风险线上边云协同检测方法

智慧电厂是工业互联网的重要组成部分,伴随着智能、信息化程度的不断提升,在智慧电厂的建设和运行过程中,会出现一系列的安全风险,影响智慧电厂的稳定运行。为此,提出基于5G+AI技术的智慧电厂安全风险线上边云协同检测方法。基于5G+AI技术,结合边云协同技术,设计5G+AI技术下智慧电厂安全风险线上边云协同检测模型架构。采用加权平均法,灰度化处理智慧电厂安全风险图像。利用边缘计算与云计算结合的MapReduce并行编程模型,提取智慧电厂安全风险特征。采用YOLO-v1算法,构建智慧电厂安全风险检测模型并进行训练,确定模型最佳参数取值,输出智慧电厂安全风险检测结果,实现智慧电厂安全风险线上边云协同检测。实验结果表明,所研究方法的智慧电厂安全风险线上边云协同检测效果较好,能够有效提高智慧电厂安全风险线上边云协同检测精度和效率。

基于端边云协同的智能管控系统架构设计研究

为解决传统安全监控模式存在的监控实效性差、监控力度弱等问题,促使作业现场管控朝智能化、精细化方向不断发展,应用端边云协同技术设计智能管控系统。首先设计了智能管控系统架构;然后分别设计了“反违章天眼”终端和数字化安全管控体系;最后以“配电网作业现场管控”为例,测试了基于端边云协同的智能管控系统应用效果。结果表明,该系统可以提高作业现场管控的智能性和高效性,满足配电网作业现场、变电站等实际场景应用需求。

边缘计算环境下电网云-边协同优化调度方法

常规的电网协同优化调度方法以模型预测为主,未考虑动态特性对电网调度的影响,降低了电网优化调度的经济性。对此,设计边缘计算环境下电网云-边协同优化调度方法:提取电网云-边协同运行负荷特征,根据电网内部用电负荷与发电出力特征向量,确定电网的电能交换功率;基于边缘计算构建电网云-边协同优化调度模型,配置电网运行中的可中断负荷与备用容量,对电网切除部分提供经济补偿,从而满足电网稳定运行需求;根据电网的特点与实际需求,确定合适的调度周期,并考虑历史数据与实时数据,调整周期式电网调度平衡约束,从而满足调度优化需求。采用对比实验,验证了该方法调度效果更佳,能够应用于实际生活。

基于云计算的一体化车路云协同系统方法研究

当前,云计算技术广泛应用于智慧交通中,有效促进车路云一体化,可提供更高效的交通管理和优化服务,但对于处理大规模的实时数据,确保数据的一致性和准确性并提供高效稳定的服务等难点,目前系统方法依旧存在不足。因此,本文首先阐述了云计算在车路云协同系统的应用,其次设计一体化车路云协同系统架构,并对系统中关键技术进行分析研究,最后基于本文所提系统进行开发与测试,结果显示:本文所提系统方案具备较高的响应结果,满足车辆高并发场景下对于计算实时性和可靠性的需求。

基于5G-V2X车路云协同的硬件在环仿真平台

针对当前智能网联场景测试成本高、安全性差和复杂场景难复现等问题,设计了一种基于5G-V2X车路云协同的硬件在环仿真平台,包括基于SUMO车路仿真平台、OBU车载设备、RSU路侧设备和5G云服务器。SUMO仿真平台中的车与OBU车载设备和RSU路侧设备实时通信。OBU和RSU一方面通过V2X将信息广播发送给周边车和路侧,实现车车与车路协同场景;另一方面通过5G将信息实时上传至云服务器,实现多路口智慧公交优先等车路云协同场景。仿真结果表明,该平台可以很好地完成智能网联场景的测试验证。

基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化

针对联邦学习训练模型容易受到数据属性影响的问题,提出基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化方法,该方法引入可信度和动态学习率实现全局模型参数的自学习和自优化。实验表明,与其他算法相比,所提算法充分考虑边缘端的可信度,可防止由于数据分布或者质量问题所导致全局模型参数快速变化所导致准确率快速下降的问题;另外,由于引入了动态学习率,全局模型在聚合时可依据本地模型的误差进行学习率的自适应调整,在一定程度上实现全局参数更新速度和算法稳定度的平衡。

基于端云协同架构的智能模拟物料搬运系统

针对物联网应用型人才培养中缺乏端云协同实验平台的现状,以物料搬运为应用场景,设计并实现了一种基于端云协同架构的智能物料搬运系统。系统包含物料搬运小车终端和云端服务两大部分:终端小车基于麦克纳姆轮底盘结构,支持以网格巡线方式移动,辅以RFID标签完成网格坐标定位,通过将终端正前方的视觉数据上传云端目标检测服务进行物料目标检测,从而为终端小车实现物料抓取提供引导;用户仅需通过浏览器访问位于云端的调度应用服务,即可完成对物料搬运小车的状态监控和任务调派。该系统呈现了端云架构下的智能搬运系统技术关键要素,系统的端云协同接口设计符合场景需要,可作为物联网典型系统设计案例,为开展新工科教学改革提供了实验平台支撑。

基于端云协同渲染构架的轻量化“元宇宙”应用探索

近几年“元宇宙”类新媒体互动应用产品逐渐增多,其元宇宙空间底层渲染方式主要以高画质的云端渲染或者低成本的客户端渲染为主。本文介绍了集合了高画质和低成本的端云协同渲染技术的框架和特点,以及总台联合相关厂商采用该技术在节目或活动中开展的元宇宙类新媒体互动应用探索。

智慧课堂下初中英语网络云协同课的实践探索——以《I’m going to study computer science》一课为例

在教学实践中,笔者发现偏远地区的学校普遍采用传统初中英语课堂中的讲授法、分组教学等教学方法,课堂上存在教学内容碎片化、活动单一沉闷等问题。因此立足于现实情况,文章阐述了信息技术在解决偏远学校的教育差异方面的意义,以八年级上册《I’mgoingtostudycomputerscience》为例,基于游戏化学习探索在ForClass系统支持下的云协同课的有效性,尽管这种新颖的教学方法在实施伊始会不可避免地遇到一些困难,但它的确展示出了创新技术提供的师生互动和实时形成性评估不仅能够赋能教学过程,吸引学生兴趣,同时也能够提高他们的英语听说能力。

基于工业互联网端边云协同的数据协同关键技术研究与应用

随着工业互联网的发展,工业现场海量数据的激增,满足工业场景对数据实时性、安全性等要求,降低工业数据的挖掘成本,进一步提升数据分析价值至关重要。为此提出了基于工业互联网端边云协同的数据协同策略与机制,包含分布式数据接入、数据协同传算、数据分类分级管理等关键技术,保障数据在云边端有效流转。

面向车路云协同的可信数据共享时延优化方法

引言随着智能交通系统的迅猛发展,车路云协同作为未来交通系统的核心架构之一,正逐步从概念走向现实。车路云协同系统集成了车辆、道路基础设施和云端服务平台,通过高效、实时的数据共享与交互,实现交通系统的智能化、安全化和高效化。这一系统不仅提升了交通系统的整体运行效率,还显著增强了交通安全性和用户体验。

教育数字化转型背景下的高校智慧党建协同云平台构建研究

加强信息技术与党建工作的深度融合,以党建信息化推动党支部标准化、规范化建设已成为党建工作的必由之路。本文结合南京审计大学智慧党建协同云平台建设项目,探讨了系统平台建设的必要性,分析了当前党建云平台存在的问题,提出智慧党建协同云平台建设的主要方案,提升高校党建工作的数字化、协同化、智能化水平,为党建引领服务学校高质量发展提供平台支撑。

智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述

随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动,全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向.蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展,为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑.车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything,C-V2X)网络的融合,加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通,为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础.首先,梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术,对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述;其次,阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理;然后,从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度,介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展,给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标;最后,对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.

云协同中作战资源两阶段虚拟化方法

作战资源虚拟化是网络化作战组织云协同的关键问题之一,是云服务组合、搜索和执行的前提。提出了一种基于接口和事件驱动架构的资源虚拟化方法,该方法包含两个步骤:第一,功能化封装,即对作战资源进行建模,从作战资源的能力出发,抽象出作战资源的接口、事件和数据流;第二,服务化封装,利用服务适配器将接口和事件以网络服务描述语言的形式进行表达,并提供服务注册和发布的接口。该虚拟化方法可方便地为云服务组合、选择和执行等云协同流程提供支持。与传统方法相比,该方法增强了云服务间的协作能力。实验结果证明了该方法的有效性。

基于5G+工业互联网光伏智造智维协同创新云平台

基于5G+工业互联网光伏智造智维协同创新云平台的研究与建设,通过对工业互联网平台相关资料系统分析以及与企业实地调研应用,旨在通过“5G+工业互联网融合创新”,建设5G+智慧园区、5G+智慧运维、5G+智慧生产与5G+标识解析四大板块创新应用场景,打造平台型“产品+服务”全流程数字化企业,构建云平台生态圈。文章主要介绍云平台的研究背景及设计方案,可广泛应用于光伏行业生产数字化管控与电站智能化运维,市场潜力巨大,应用和推广前景广阔。