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“国内运营商想要挑战苹果几乎是不可能的,运营商放弃挑战苹果、转而追随Android才是生存之道。” 相似文献
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物联网面临应用开发复杂、终端碎片化、网络制式多样、边缘形态多样等难题,在对物联网行业及技术演进趋势分析的基础上,将物联网操作系统的概念从传统物联网终端操作系统延伸至边缘和云侧,创新地提出基于云原生的分布式物联网操作系统定义及功能架构,并分析了云原生等8个核心特征,该系统可屏蔽智能物联网应用所涉及的云(平台)、边缘网关、终端等海量异构资源的复杂性和差异性,为智能物联网应用开发、部署、托管提供一站式全生命周期支撑。最后给出基于云原生的分布式物联网操作系统CTWing OS研发、测试与应用情况。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(15)
高标准农田中需要有各种传感器、阀门控制设备、泵房控制设备、机械化设备等各种设备来辅助完成高标准农田的建设。其中和灌溉息息相关的水资源管理、土壤湿度、温度、当地气象情况、水肥使用情况等都需要依靠传感器的数值来反映,把传感器的数据收集记录到数据库中,通过大量的数据分析可以初步实现灌溉的智能化。灌溉智能化的基础是大数据来源。农业大数据来源传感器数据的持续采集回传,其中物联网平台的作用就凸显出来。物联网平台是连接田间设备,提供传感器采集通道、存储数据、提供设备控制能力的重要平台。需要管理数量庞大的各式各样设备,需要针对每种设备进行数据的编码与解码。 相似文献
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《电子产品维修与制作》2009,(22):28-29
近年来.随着Windows操作系统的不断升级,不少用户也不得不随之升级他们的硬件设备.这给不少用户带来了沉重的负担,尤其是在当前这一特殊的经济环境下.这一问题尤为明显。正因为如此,开源操作系统逐渐开始受到了用户的关注,那么对于网络管理人员来说.他们是如何看待开源操作系统的呢? 相似文献
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为了提高物联网操作系统中智能家居工作的合理性,设计了一种可以协调智能家居工作计划的物联网操作系统应用框架。该应用框架中,以RK3288为核心的主控制器通过ZigBee收集各智能家居的工作状态,该微处理器以UHomeOS作为开发环境,然后将各智能家居的工作状态上传至云平台,云平台根据各智能家居的工作状态,控制某些智能家居的工作时间,从而使智能家居的工作更加合理、智能化。智能扫地机器人的实验结果表明,扫地机器人能够在灰尘量积累到一定程度时启动工作,无灰尘时不清扫,对节能减排具有重大意义。 相似文献
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基于EPC物联网的通信设备资源信息管理模式是由EPC物联网技术与通信设备资源管理融合在一起的结果,该模式的总体设计运用了多种先进技术,EPC物联网技术是其中较为关键的技术,文章主要探讨了EPC物联网下的通信设备资源信息管理模式的整体设计与关键技术。 相似文献
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段为 《电信工程技术与标准化》2016,(5)
针对目前物联网发展过程中终端协议繁多、不统一且复杂等问题,本论文采用了NIO、NoSQL、XML和JavaEE等技术,对物联网广泛协议通用适配进行了研究与实现。主要研究成果有:(1)统一协议、通用适配,兼容多数主流的物联网终端协议,并提供接口可扩展;(2)快速接入终端,减少开发成本和时间;(3)高并发和高效能处理大量的数据交互。以上结果阐明了物联网广泛协议通用适配的重要意义,为物联网上层应用提供了简单、快速、高效的基础平台。 相似文献
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我国经济实力的不断壮大,让我国医疗卫生事业有明显进步和发展,医疗技术水平不断提升,医疗设备不断更新并迅速得到普及.医疗器械作为辅助医生诊治的重要工具,在一定程度上是影响诊治效果的重要关键,同样也是体现医疗水平的重要因素,故而加强医疗设备管理十分重要.但由于医疗设备具有使用周期长、种类多、价格昂贵等特点,且医疗设备的使用... 相似文献
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针对物联网感知层与应用层之间数据信息传输与感知设备控制的问题,设计了一个基于开源平台的网关监控系统。采用开源Arduino Mega 2560作为设计原型,以AVR处理器ATmega 2560为核心,开源Arduino IDE为开发环境,利用XBee S2与GPRS结合的通信技术,满足感知网络数据信息的传输和管理控制需求。利用Java结合MySQL数据库搭建了物联网应用开发平台,并给出了硬件组成结构和软件实现流程。实验结果表明,该系统在丢包率和时延性方面达到规定标准,实现了物联网感知层与应用层的无缝连接。 相似文献
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智能物联网AIoT研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段, 存在大量问题和挑战。首先简述了AIoT技术产生的背景,明晰其定义和应用场景。以此为契机,构建了一个新型的面向智能信息处理的云边端融合AIoT架构。在给出AIoT研究体系的基础上, 详细探讨并比较了其各组成技术模块,包括AI融合IoT数据采集、复杂事件处理及协同、云边端融合研究、AI融合IoT安全及隐私保护和AI融合应用服务等方面的研究现状和解决方案。最后, 论述了AIoT未来的研究方向和发展趋势。 相似文献