智慧家居环境监测与控制系统研发与应用的目标分析
- **背景**：随着物联网技术的发展和智能家居市场的快速增长，人们对居住环境的舒适性、安全性及能源使用效率的要求日益提高。
- **目的**：通过研发和应用智慧家居环境监测与控制系统，实现住宅环境中温度、湿度、空气质量等关键参数的有效管理和自动化调节。
全球降水测量 全球降水测量（GPM）07 版
全球降水测量（GPM）07版是由NASA和JAXA合作的国际卫星任务，提供每三小时一次的全球雨雪观测数据。该数据集使用IMERG算法整合多颗卫星的微波和红外数据，提供高精度的降水量估算。GPM 07版涵盖2000年6月至2025年1月的数据，适用于气象预报、洪水预警等领域。数据以二进制格式提供，分辨率约为11公里，时间分辨率为半小时。NASA免费提供这些数据供公众使用。
黑神话悟空与机器学习？
《黑神话：悟空》通过先进技术将中国名胜古迹和传统文化融入游戏，如山西小西天、重庆大足石刻等，为玩家提供独特文化体验，推动当地旅游业发展。这表明游戏可作为文化载体，结合大数据技术，在文化遗产保护、文化旅游、文化创意及公共文化服务方面实现智能化与便捷化，促进文化产业质变。
《鸿蒙Next平台：决策树面对噪声数据的鲁棒性逆袭》
在鸿蒙Next平台上，通过数据预处理（清洗、增强）、特征工程（选择、降维）、模型训练优化（正则化、超参数调整、鲁棒损失函数）、模型集成（随机森林、梯度提升树）及异常检测等策略，可有效提升决策树模型对噪声数据的鲁棒性，确保其在实际应用中更加稳定和准确。
《鸿蒙Next统一设备标识体系：决策树模型跨设备管理的新引擎》
鸿蒙Next系统的统一设备标识体系为每个设备分配唯一标识，确保其在整个生命周期内的身份稳定。该体系支持分层分类管理，便于大规模设备调度。在决策树模型的训练和应用中，通过设备标识实现资源匹配、任务分配、数据溯源、分布式训练协调及模型推送等功能，极大提升了训练效率和应用效果。以智能家居为例，该体系优化了室内环境调节，提升了用户体验并降低了能耗。
穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递：解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案
上海交大研究团队在Nature子刊发表论文，提出基于深度学习的视触觉动态重建方案，结合高密度可拉伸触觉手套与视觉-触觉联合学习框架，实现手部与物体间力量型交互的实时捕捉和重建。该方案包含1152个触觉感知单元，通过应变干扰抑制方法提高测量准确性，平均重建误差仅1.8厘米。实验结果显示，其在物体重建的准确性和鲁棒性方面优于现有方法，为虚拟现实、远程医疗等领域带来新突破。
Flink 四大基石之 Time (时间语义) 的使用详解
Flink 中的时间分为三类：Event Time（事件发生时间）、Ingestion Time（数据进入系统时间）和 Processing Time（数据处理时间）。Event Time 通过嵌入事件中的时间戳准确反映数据顺序，支持复杂窗口操作。Watermark 机制用于处理 Event Time，确保数据完整性并触发窗口计算。Flink 还提供了多种迟到数据处理方式，如默认丢弃、侧输出流和允许延迟处理，以应对不同场景需求。掌握这些时间语义对编写高效、准确的 Flink 应用至关重要。
智能电网巡检与传感器数据AI自动分析
智能电网设备巡检与传感器数据分析利用AI技术实现自动化分析和预警。通过信息抽取、OCR技术和机器学习，系统可高效处理巡检报告和实时数据，生成精准报告并提供故障预判和早期识别。AI系统24小时监控设备状态，实时发出异常警报，确保设备正常运行，提升运维效率和可靠性。
时序数据库TDengine + MQTT ：车联网时序数据库如何高效接入
现代新能源汽车配备大量传感器，产生海量数据需上报至车联网平台。TDengine作为时序大数据平台，支持MQTT协议，可轻松实现车辆状态、位置及用户行为数据的实时采集与分析，提升驾驶体验和安全保障。通过简单的Web界面配置，无需编写代码，即可完成从MQTT到TDengine的数据接入。整个过程包括注册TDengine Cloud、创建数据库、安装代理插件、新增数据源、配置解析规则等步骤，快速实现数据同步。