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智联网结构化信息拼图处理方法及其应用

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2016年第12期35卷 1543-1550页

作者：曾凡雷郭树军王蔚丹刘建伟孙薇地表过程与资源生态国家重点实验室(北京师范大学) 北京100875 民政部/教育部减灾与应急管理研究院北京100875 邯郸市气象局河北邯郸056001

针对利用智联网进行风险分析时经验信息难以自动化处理的问题,分析了网络信息收集的特点:数量大、零散、冗余、互补、互斥等,并借鉴生活中游戏拼图的结构化思想,提出了一种对经验数据进行结构化的拼图算法,实现了简化冗余信息、合并互... 详细信息

针对利用智联网进行风险分析时经验信息难以自动化处理的问题,分析了网络信息收集的特点:数量大、零散、冗余、互补、互斥等,并借鉴生活中游戏拼图的结构化思想,提出了一种对经验数据进行结构化的拼图算法,实现了简化冗余信息、合并互补信息、排除干扰信息等目的,为了验证其可行性,将所建议的拼图算法用于城市内涝风险评估的智联网,研究结果表明:该方法可以较好地支撑智联网的数据收集、信息处理等功能,可以提高基于网络进行风险分析的效率.

关键词：智联网结构化数据处理风险分析城市内涝

智联网情境下企业商业模式创新的三阶段动力机制探究

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广东财经大学学报 2021年第1期36卷 61-72页

作者：马子程刘衡张建琦中山大学岭南学院广东广州510275

智联网情境下,智能交互使企业与消费者之间的价值共创呈现出阶段性和全面性的特征,为企业创新提供了新的机会。如何有效捕捉和利用消费者所拥有的互补性异质资源成为企业商业模式创新的挑战与契机。基于动态能力理论,研究发现:价值共创... 详细信息

智联网情境下,智能交互使企业与消费者之间的价值共创呈现出阶段性和全面性的特征,为企业创新提供了新的机会。如何有效捕捉和利用消费者所拥有的互补性异质资源成为企业商业模式创新的挑战与契机。基于动态能力理论,研究发现:价值共创经历企业主导、企业与消费者均衡共创、消费者主导三个阶段,促使企业分别形成智能识别能力、智能协作能力和智能整合能力,进而促使企业实现感知预测、场景定制和连接生态的商业模式创新。本研究率先提出了价值共创助力企业构建动态能力的三种典型表现以及商业模式创新的方式,为理解智联网情境下商业模式创新的动力机制提供了重要的理论和应用启示。

关键词：智联网智能交互价值共创动态能力商业模式商业模式创新企业消费者算法

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用智联网缓解风险分析中的4个问题

自然灾害学报 2014年第2期23卷 1-7页

作者：黄崇福地表过程与资源生态国家重点实验室(北京师范大学) 北京100875 北京崇安智联科技服务有限责任公司北京100088 民政部/教育部减灾与应急管理研究院北京100875

风险是一种扑塑迷离的现象。概率风险是能够用量化手段进行分析的主要风险种类,但有4个问题尚待解决:假设规律、数据不足、风险变化、难保可靠。智联网是由智能体和数学模型构成,由互联网支撑,能对客户提出的问题进行在线风险分析服务... 详细信息

风险是一种扑塑迷离的现象。概率风险是能够用量化手段进行分析的主要风险种类,但有4个问题尚待解决:假设规律、数据不足、风险变化、难保可靠。智联网是由智能体和数学模型构成,由互联网支撑,能对客户提出的问题进行在线风险分析服务的系统。智联网通过柔性感知、智联万千、实时动态、虚拟现实等途径可以缓解概率风险中的问题。能高效处理小样本的信息扩散技术是智联网的核心技术。

关键词：概率风险风险分析智联网客户智能体信息扩散

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智联网前沿观点

科技导报 2019年第17期37卷 97-100页

以智慧互联为目标的智联网系统是未来信息网络的发展方向,将引发人类社会向智慧社会的重大变革。在中国电子学会、工业和信息化部电子科学技术委员会等主办的第14届中国信息技术年会上,学者热议'智联网与未来',《科技导报》对与会院士... 详细信息

以智慧互联为目标的智联网系统是未来信息网络的发展方向,将引发人类社会向智慧社会的重大变革。在中国电子学会、工业和信息化部电子科学技术委员会等主办的第14届中国信息技术年会上,学者热议'智联网与未来',《科技导报》对与会院士的精彩观点进行整理。

关键词：智联网互联网体系结构弹性函数中国工程院

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一种面向智联网的高效联邦学习算法

计算机工程 2023年第12期49卷 243-251,261页

作者：叶进韦涛胡亮青罗森李晓欢广西大学计算机与电子信息学院南宁530003 广西综合交通大数据研究院南宁530201

在智联网(AIoT)中引入联邦学习(FL)可以加强数据的隐私保护,然而分布式AIoT设备间的数据通常是非独立同分布的,标准的FL模型训练算法会使模型训练时出现客户机漂移的现象,导致收敛缓慢和不稳定。针对此问题,提出基于全局动量的联邦学习... 详细信息

在智联网(AIoT)中引入联邦学习(FL)可以加强数据的隐私保护,然而分布式AIoT设备间的数据通常是非独立同分布的,标准的FL模型训练算法会使模型训练时出现客户机漂移的现象,导致收敛缓慢和不稳定。针对此问题,提出基于全局动量的联邦学习算法FedCNM。FedCNM将在AIoT服务器聚合的全局梯度信息发送至AIoT设备,让AIoT设备可以根据全局梯度信息来初始化本地模型,并标准化客户机模型的参数更新,以全局动量的方式平滑客户机模型的更新来缓解客户机漂移问题,加快模型的训练。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上模拟大规模设备、部分参与和不同数据分布场景进行仿真实验,结果表明,较对比方法,FedCNM在各种任务上训练的模型可以提高1.46%~11.12%的测试精度,且完成各种学习任务所需要的通信量最少。在CIFAR-10数据集上对比SGD+M、NAG、Adam和AMSGrad这4个本地优化器对算法的影响,实验结果表明,当本地使用基于动量的优化器SGD+M和NAG时,分别提高了10.53%和10.44%的测试精度。

关键词：联邦学习动量智联网非独立同分布深度学习

智联网中基于全局动量的联邦学习算法及其自适应异步聚合研究

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智联网中基于全局动量的联邦学习算法及其自适应异步聚合研究

作者：韦涛广西大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展,越来越多的人工智能终端部署在物联网中,推动物联网向智联网的演变。为了保护隐私,开展跨分布式智联网设备的协作模型训练,研究联邦学习算法的机器学习范式具有重要意义。然而,在智联网中大规模实现联邦学习会面临诸... 详细信息

随着物联网的发展,越来越多的人工智能终端部署在物联网中,推动物联网向智联网的演变。为了保护隐私,开展跨分布式智联网设备的协作模型训练,研究联邦学习算法的机器学习范式具有重要意义。然而,在智联网中大规模实现联邦学习会面临诸多挑战,其中异构性问题是当前研究的难点问题,其主要包括数据异构和系统异构。数据异构性会使得模型训练过程中出现“权重发散”的现象,导致训练收敛缓慢且不稳定;系统异构性使得在模型训练过程中会产生许多掉队的客户端设备,现有算法容易导致计算和通信资源的浪费,降低系统的整体效率。本文针对上述问题展开研究,具体如下:首先,本文研究了联邦学习实施的架构和常用的联邦学习算法,重点分析了数据异构、系统异构对算法性能的影响,为后续开展算法优化提供理论基础。然后,本文针对由于数据异构性导致的模型训练缓慢和不稳定问题,提出了基于全局动量的联邦学习算法FedCNM。FedCNM通过在服务端聚合全局梯度信息发送到客户端设备,以全局动量的方式平滑客户端模型的更新,从而加快全局模型的训练速度。在真实公开数据集上,本文模拟了大规模设备、低参与率和数据异构的场景来验证FedCNM的性能。当数据异构性较大时,FedCNM在模型训练速度和模型推理精度方面都优于现有研究,其中模型推理精度至少提升了2.29%。接着,针对大规模联邦学习场景中由于系统异构性导致现有算法计算和通信资源利用不平衡的问题,本文提出了基于过时阈值控制的自适应异步聚合方法HiFedCNM。通过在现有的分层架构下,HiFedCNM在边缘-云聚合层使用基于全局动量的云模型聚合缓解边缘模型的“权重发散”现象。同时,在客户机-边缘聚合层使用异步更新的方式实现了无等待聚合,从而提高了系统效率。仿真实验结果表明,相比于现有最优分层算法HiFL,HiFedCNM降低了20.03%的系统成本,提升了1.04%的模型推理精度。最后,对研究工作进行总结和展望。

关键词：智联网联邦学习动量算法数据异构性系统异构性

平行港口:智慧绿色时代下港口工业智联网新形态与体系结构

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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智能科学与技术学报 2021年第2期3卷 218-227页

作者：吴宇震张俊高天露孙玉健刘金旭山东渤海湾港口集团有限公司山东潍坊261000 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

旨在讨论智能绿色时代下港口工业的现状需求、体系结构、新形态和其关键平台技术等问题。首先介绍了智慧绿色时代下港口工业的现状和需求,并详细描述了平行港口工业体系结构与新形态;然后讨论了智慧绿色时代下港口工业中的工业智联网、... 详细信息

旨在讨论智能绿色时代下港口工业的现状需求、体系结构、新形态和其关键平台技术等问题。首先介绍了智慧绿色时代下港口工业的现状和需求,并详细描述了平行港口工业体系结构与新形态;然后讨论了智慧绿色时代下港口工业中的工业智联网、知识自动化和人机混合增强智能等新一代技术;最后讨论了平行港口在智慧绿色时代中的具体应用场景和案例,重点围绕港口船舶管理系统进行分析。

关键词：智慧绿色港口 ACP方法平行系统智联网人机混合增强智能

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因素空间与因素藤在智联网中的应用

模糊系统与数学 2017年第6期31卷 59-65页

作者：郭君汪培庄黄崇福清华大学公共管理学院中国应急管理研究基地辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室民政部/教育部减灾与应急管理研究院

为了实现问题在线的智能分析和解答以及适应网络时代的大发展,智联网必须与因素空间的数学理论紧密结合,用因素空间的知识表示框架辅助智联网的需求制定,以因素空间思维定式算法、组织问题求解的程序与策略帮助构建智联网中的信息处理... 详细信息

为了实现问题在线的智能分析和解答以及适应网络时代的大发展,智联网必须与因素空间的数学理论紧密结合,用因素空间的知识表示框架辅助智联网的需求制定,以因素空间思维定式算法、组织问题求解的程序与策略帮助构建智联网中的信息处理模型。本文一方面阐述因素空间和因素藤在智联网中的应用;另一方面直接深入到因素藤这一新领域,提出了从搭配关系中提取因素藤的具体算法,这一进展将对因素空间的应用产生实质性的影响。

关键词：智联网因素空间因素藤

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5G背景下Z公司智联网业务竞争战略研究

5G背景下Z公司智联网业务竞争战略研究

作者：丁小山南京邮电大学

学位级别：硕士

随着5G在全球的普及,大数据、人工智能、物联网、云计算等新兴技术横向融合,纵向交织。在这一背景下,智联网应运而生,涉及面广,市场扩张迅速,参与者较多。智联网产品涉及的品种复杂,各类公司擅长和发展的重点不同,同一领域之间同质化强... 详细信息

随着5G在全球的普及,大数据、人工智能、物联网、云计算等新兴技术横向融合,纵向交织。在这一背景下,智联网应运而生,涉及面广,市场扩张迅速,参与者较多。智联网产品涉及的品种复杂,各类公司擅长和发展的重点不同,同一领域之间同质化强,竞争激烈且压力大,整个行业缺乏产业链整合、提供垂直一体化应用的主导力量。Z公司是领先的智联网(AIo T)产品与解决方案提供商,致力于AIo T技术的创新与“AIo T+行业”的落地应用。公司基于泛在数据连接、泛在数据融合与使能、全网智能的AIo T技术能力,助力大公司、城市、电信、能源等行业的数字化转型与智能化升级,为全球70多个国家及地区提供有竞争力的产品和解决方案。然而,当前公司正面临着越来越复杂的挑战与问题。国际环境的激变,中美科技摩擦的加剧,使得上游原材料成本大幅度提升,导致供应链紧张的风险;在COVID-19疫情下,国际人员流动困难,直接影响了海外业务订单及项目交付;随着各大公司的加入,现有公司间的价格、质量、客户、市场竞争日益激烈;新产品研发和5G应用落地速度不及预期,产品和解决方案差异化不明显;商业条款普遍比较差,如账期长、合同金额不大、垫资严重、交付成本比较高、需要做的定制化工作多;在传统安防及移动运营商业务剧烈波动下滑的影响下,Z公司聚焦的智联网业务战略欠缺,也没有明晰的竞争战略,同时,遭受海外疫情影响及美国贸易及科技打压,海外业务拓展困难,使得公司近几年的净利润大幅度下跌。在此背景下,如何使Z公司智联网业务突破重重困难保持持续增长势头,提高市场占有率,提升公司盈利能力,成为公司必须面对的生死攸关的重要课题。本文对Z公司的智联网业务的外部环境、内部环境、行业环境以及市场环境进行了深入的多维度的分析和拆解,确认了外部的机会和威胁以及内部的优势与劣势。接着对关键外部因素和内部进行量化分析;进而对机会、威胁、优势、劣势进行组合分析,制定备选战略。最后,对备选战略进行战略优选,确定Z公司智联网业务应采取的竞争战略。为确保该战略的顺利执行,提出了4个具体的实施措施、5个职能战略的实施保障措施以及动态风险控制措施。以上措施和保障的有效执行,必将让Z公司智联网业务获得竞争优势,提高其在行业内市场的占有率及盈利能力。

关键词：智联网竞争战略差异化战略风险控制竞争优势