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关键词： 智慧收费   智能交通   云计算  

摘要： 智慧城市是国家为实现城市现代化而采取的一项重大举措。交通是智慧城市建设中不可或缺的一环,它是城市发展的生命线,也是实现“智慧”的前提与基础。而智能收费是城市道路运输的一个关键环节,它的服务水平将直接关系到整个城市的运营效率和运营成本。在经济飞速发展的同时,机动车的数量也迅速增加,导致了城市道路交通拥挤的问题越来越严重。传统的收费模式,如收费效率不高,费用高,数据不能共享等。本文针对目前我国城市道路交通拥挤的现状,分析了传统的收费方式,并提出了相应的解决方案。在此基础上,结合人工智能、云计算等技术,构建智能收费系统,为解决城市道路交通拥挤问题提供有效的解决方案。

关键词： 云计算   移动通信终端   中间件  

摘要： 随着智能手机和平板等移动设备成为日常生活不可或缺的一部分,以及高速移动网络技术的迭代升级,云计算深度融入移动通信领域,通过高效整合跨地域的计算资源池,不仅赋能终端以媲美超级计算机的处理能力,还实现了数据秒级响应,极大优化了用户体验.中间件作为桥梁,在云与端之间无缝对接中扮演核心角色,其应用实例如实时视频处理、大数据分析等,正引领着移动通信技术的新一轮飞跃.

关键词： 数字经济   人力资源管理   云计算   外包与众包  

摘要： 大数据、人工智能、云计算和物联网等数字技术的飞速发展,正在不断重塑着全球经济的格局,推动各行业迈向智能化、信息化的新阶段。在此背景下,企业的人力资源管理面临着前所未有的挑战与机遇,传统的人力资源管理模式已经难以满足数字经济的需求,创新人力资源管理成为企业保持竞争力的关键。因此,本文分析了数字经济对企业人力资源管理的影响,探讨了在这一新经济形态下企业应如何创新人力资源管理,进而为企业应对新的挑战并抓住发展的机遇提供理论支持。

关键词： 大数据技术   云计算   林业财务   集中收付  

摘要： 利用大数据技术、云计算技术打造林业集中收付业务智慧管理系统,能够有效提高管理效率和管理质量,及时掌握林业财务管理及运营状况,通过智慧化的风险评估、数据挖掘和监测分析等,实时加强林业财务管理,确保其健康稳定安全运行,进而推动林业的健康发展。

关键词： 云计算   计算机   信息安全技术  

摘要： 随着社会经济的发展,计算机和网络通信技术得到了广泛应用,成为信息时代的典型标志。然而,信息技术在为人们带来便利的同时,存在着严重威胁计算机信息安全性、完整性和可靠性的网络安全问题。对此,在云计算的背景下,必须更新计算机信息安全技术,使网络环境更健康、更安全。本文在对计算机信息安全技术进行概念解释的基础上,分析了现阶段网络中信息安全的影响因素,并介绍了当前主流的基于云计算的计算机信息安全技术及其应用。

关键词： 邮票   精彩瞬间   历史篇章   精彩绝伦   对外交流   发展历程  

摘要： 从1949年到2024年,新中国走过了75年的光辉岁月。在75年间,中华民族从站起来、富起来到强起来,书写了一幕幕精彩绝伦的历史篇章。祖国的建设事业蒸蒸日上,彰显在科技创新、文化繁荣和对外交流等多个领域。而各个时期发行的邮票,便将历史的精彩瞬间浓缩在方寸间,记录着新中国波澜壮阔的发展历程。

关键词： 数字电力系统   基础架构平台   云计算   边缘计算  

摘要： 文章主要对数字电力系统(DPS)的基础架构平台设计进行研究。首先分析了基础架构平台的核心组成部分及设计原理,接着对DPS的定义与特点进行了论述,探讨了DPS基础构架平台关键技术,并在此基础上进行了系统总体架构的设计、核心模块功能的实现及平台的集成性测试,通过实施案例的案例分析,对其实际运用效果进行了展示,以期为DPS的构建提供理论依据及技术支持。

关键词： 服务贸易自由化   计量服务   粤港澳合作   跨海通道   港珠澳大桥   一带一路   珠江西岸   粤港澳融合  

摘要： 1背景,随着《广东省推动率先基本实现粤港澳服务贸易自由化行动计划》的出台,深化粤港澳合作的号角全面吹响。2018年正式通车的港珠澳大桥,作为世界级的跨海通道,对深化粤港澳融合发展、促进珠江西岸经济腾飞具有重要的战略意义。原国家质检总局提出的《“一带一路”计量合作愿景与行动》,也为计量服务“一带一路”指明了方向。

关键词： 轨道交通   故障检测   边云计算   联邦学习   BERT  

摘要： 轨道交通系统是当今社会中交通运力的主要承载系统,对安全性有极高的要求。轨道交通系统的多个组件由于直接暴露在环境中,受多种外界因素影响,易出现故障。这些故障可能会导致列车延误、乘客滞留、服务暂停,甚至是灾难性的生命或资产损失。因此,需要设计针对轨道交通系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施。不同于基于传统的机器学习(Machine Learning,ML)的故障检测工作,本研究采用中文双向编码器表示转换器(Bidirectional Encoder Representation from Transformer,BERT)深度学习(Deep Learing,DL)模型进行实时的智能故障检测。该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准。BERT的训练需要大量的数据支持,而轨道交通领域中存在多个运营商,它们各自持有独立的故障检测数据。由于数据的保密性,这些数据无法进行共享,从而限制了模型的训练,故采用了联邦边云计算方法,允许多个运营商在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型。联邦学习结合边云计算方法,在本地对轨道交通各运营商的数据进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新。研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在轨道交通领域的故障检测任务中优于目前已有的先进方案。这一方法在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性。

关键词： 人工智能   大数据   云计算   网络信息安全  

摘要： 随着科技的进步和时代的发展,网络信息安全问题面临新的风险和挑战。在人工智能、大数据、云计算等技术日益成熟的背景下,本文主要探讨了如何科学、合理地利用新兴技术来应对网络信息安全领域所面临的风险挑战,并促进网络信息安全水平的提高,期望能为全方位增强网络安全保障提供理论支持和实践指导。