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题名云计算网络环境和大数据结合的物联网信息化建设
被引量：16
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作者
覃伟荣
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机构
钦州学院
钦州市物联网先进技术重点实验室
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出处
《激光杂志》
北大核心
2018年第5期120-123,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.31760153)
钦州市物联网先进技术重点实验室主任课题基金资助(No.IOT2017B04)
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文摘
云计算、射频技术以及路由算法的普及为物联网信息化建设提供了有力条件，其中，云计算以其廉价、安全、稳定的计算与存储能力脱颖而出，因此，设计大数据下的云计算物联网信息化管理系统，构建基于云计算的物联网网络环境，通过分布式处理手段管理软件计算进程，将大数据属性最大化。系统框架包含应用层、云计算网络层、大数据接入层以及大数据感知层，重点设计并介绍了云计算网络层的三个基础框架，并根据物联网信息化建设要求，设计系统功能实体结构与功能模块逻辑。实验结果表明，所设计的系统技术水平高，物联网资源利用情况较为乐观。
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关键词
云计算网络环境
大数据
物联网
信息化建设
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Keywords
cloud computing network environment
big data
the Internet of things
informatization construction
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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题名基于状态预测模型的水声传感器网络簇间节能路由算法
被引量：3
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作者
李丹
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机构
钦州学院电子与信息工程学院
钦州市物联网先进技术重点实验室
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出处
《钦州学院学报》
2017年第10期74-79,共6页
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基金
广西高校中青年教师基础能力提升项目:水声网络路由关键技术优化研究(KY2016LX439)
钦州市物联网先进技术实验室2017年主任课题:基于移动预测的水声传感器网络拓扑控制技术研究(IOT2017B03)
广西中青年能力提升项目:水声传感器网络高效能信息感知模型研究(2017KY0803)
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文摘
针对水声传感器网络因节点移动而造成路由失效的问题,建立水声传感器的位置状态和能量状态预测模型,提出一种基于状态预测模型的水声传感器网络簇间节能路由算法。该算法首先利用前向网关适合度评估簇间交汇区节点的数据转发能力,再利用前向网关候选表维护多条通往Sink节点的路由,提高簇间路由稳定性,最终实现网络能量均衡。仿真实验证明,该算法能够在节点移动的情况下保证簇间路由的稳定性,延长网络的生命周期。
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关键词
水声传感器网络
位置状态
能量状态
预测模型
路由算法
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Keywords
Underwater Acoustic Sensor Network
Location Status
Energy Status
Forecasting Model
Routing Algorithm
Energy Balancing
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于智能组卷的试题库随机分段抽题算法
被引量：4
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作者
邱桂华
李贤阳
肖宝
阳建中
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机构
北部湾大学电子与信息工程学院
钦州市物联网先进技术重点实验室
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出处
《北部湾大学学报》
2020年第11期31-35,共5页
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基金
钦州学院2017年度第二批校级科研启动项目:基于改进随机抽题组卷策略算法的.net系统的研究与应用(2017KYQD208)。
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文摘
目前在试题库中抽取试题组建试卷的方式所用时间较长、抽题效率低、组卷合理度低且抽取结果分布不均匀。基于智能组卷的试题库随机分段抽题算法,对试卷中试题的难度分数、知识点分数、试卷分值、题型分数、认知层次分数、曝光度进行约束,在此基础上构建智能组卷模型。抽取高质量的试题建立试题库,采用随机分段抽取算法在试题库中抽取试题,实现智能组卷。实验结果表明,所提算法抽取试题组建试卷所用时间较短,抽题效率高且组卷合理度高,试题库随机分段抽取结果分布均匀。
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关键词
智能组卷
试题库
抽题算法
组卷模型
认知层次分数
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Keywords
intelligent test paper composition
question bank
algorithm of test-question selection
test paper generation model
cognitive level score
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于主题模型和词嵌入的知识表示学习的研究
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作者
肖宝
韩开旭
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机构
北部湾大学电子与信息工程学院
钦州市物联网先进技术重点实验室
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出处
《北部湾大学学报》
2020年第4期40-47,共8页
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基金
广西高校中青年教师基础能力提升项目:基于多源信息融合的知识表示联合模型的研究(2019KY0463)
钦州市科学研究与技术开发计划项目:钦州坭兴陶行业大数据系统的研发和示范应用(20189903)。
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文摘
基于主题模型和词嵌入的知识表示模型,引入LDA主题模型,将词嵌入向量和主题向量结合作为模型的输入;引入双向LSTM以及Attention机制捕捉影响知识表示学习的最为有效的信息,使得模型具有更强、更精确的知识表示能力,最后在数据集FB15K和WN18上进行算法的测试和评估。结果表明:该模型在链接预测和元组分类的任务上比没有利用主题信息的模型更加有效。
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关键词
主题模型
词嵌入
知识表示
知识图谱
注意力机制
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Keywords
topic model
word embedding
representation learning
knowledge graphs
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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