Dec, 2023

面向多灾害预警系统的微服务中间件

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TL;DR应用现代技术和物联网传感器，基于容器编排框架开发的跨领域微服务中间件，旨在提升环境风险预警系统的数据整合、互操作性、可扩展性、高可用性和可重用性。
发现论文，激发创造
  • 用于实时物联网数据处理的微服务架构：智能港口的可重用物联网方法

    通过使用物联网的 Web 模式和复杂事件处理技术，本文提出了一种完全可重用的微服务架构，用于智能港口空气质量监测和警报部署，并展示了该架构的出色性能评估结果。

    Jan, 2024

  • 基于语义的异构数据集成分布式中间件的开发及其在干旱应用中的应用

    发展基于语义的数据集成中间件，将当地土著知识和传感器数据的异构数据模型融合，以实现准确的旱灾预测系统。土著知识通过中间件的自动推理生成模块转化为规则，与传感器数据结合进行推理，确定旱灾的发生。语义中间件包括分布式架构、实时流处理引擎、基于规则的推理模块和本体模块用于语义表示知识库。

    May, 2024

  • 基于微服务的框架，支持互操作的物联网应用，以增强数据分析能力

    提出了一种基于微服务和语义虚拟化的物联网架构，通过知识驱动和数据驱动技术支持智能服务，并使用机器学习管道实现数据驱动方面。

    Oct, 2019

  • 边缘卷积神经网络的事件触发自然灾害监测

    本文介绍了一种基于无线传感器网络、事件触发、信号处理和机器学习的灾害监测系统，可以实时、高效地识别出危险区域内的人类活动和异常信号。

    Oct, 2018

  • 基于新型机器学习框架的多模态森林火灾预测和个性化预警系统

    本研究开发了一种多模式野火预测和个性化早期警告系统，该系统基于先进的机器学习框架，使用来自环境保护局的传感器数据和 2012 年至 2018 年的历史野火数据，成功设计了新型的 U-Convolutional-LSTM 神经网络，能够提取与迫在眉睫的野火相关的关键时空特征。此外，地质数据被用于提供更好的野火风险评估。最终，为个有感官障碍或呼吸恶化症状的人提出了个性化早期警告系统，旨在为危险地区的居民提供更好的准备，从而挽救生命并减少经济损失。

    Aug, 2022

  • 智慧城市范围内智能应急交互响应系统的疏散管理框架

    提出了一种智能互动应急响应系统，利用人工智能和传感器融合技术，优化城市中家庭、道路和公共设施等三个应用场景中发生事故的实时动态模型，进而将现有的应急响应系统转变为智能化互动系统，提高公共服务和居民生活质量。

    Mar, 2024

  • 基于区块链的异构信息系统数据管道保护模型

    提出了一种基于区块链的模型来保护异构信息系统中的数据通道，使用综合多灾害预警系统（MHEWS）作为案例研究，以解决数据通道中存在的安全和隐私问题，该模型利用区块链技术的固有安全特性，以分散方式确保数据的完整性、保密性和真实性，并在混合环境中进行评估，通过原型实现和模拟实验展示了相对传统方法更具防篡改和不可变性的数据通道，以实现数据的真实性和完整性，并使用机密账本。

    Jan, 2024

  • 基于微服务平台的去中心化智能监控

    本论文提出了一个基于轻量级物联网和微服务架构的智能公共安全 (LISPS) 框架，该框架能够监测、跟踪人体活动、识别可疑行为，并解决了边缘计算中的部分问题。实验结果表明了该方法的可行性。

    Mar, 2019

  • 迈向可持续发展：综合环境健康监测的新型集成机器学习模型

    城市化对经济增长有促进作用，但也通过环境恶化对环境造成危害。机器学习已成为一个有很大潜力的工具，通过识别关键的预测特征来跟踪环境恶化。最近的研究专注于利用污染物水平和颗粒物作为环境状态指标来开发预测模型，以勾勒出所面临的挑战。机器学习被用来识别与环境恶化相关的模式。该研究旨在帮助政府识别干预点，改进规划和保护工作，并最终促进可持续发展。

    Aug, 2023

  • 利用物联网、大数据和机器学习技术的空气污染监测和预测系统现状

    本文回顾了近期的研究，重点关注数据来源、监测和预测模型，采用智能设备、机器学习、大数据技术和物联网等方法，展示了改善空气污染模型的各种方面的研究进展和面临的问题和挑战。

    Apr, 2023