Acrel-EIoT能源物联网开放平台是一套基于物联网数据中台，建立统一的上下行数据标准，为互联网用户提供能源物联网数据服务的平台。 用户仅需购买安科瑞物联网传感器，选配网关，自行安装后扫码即可使用手机和电脑得到所需的行业数据服务。 该平台提供数据驾驶舱、电气安全监测、电能质量分析、用电管理、预付费管理、充电桩管理、智能照明管理、异常事件报警和记录、运维管理等功能，并支持多平台、多语言、多终端数据访问。本平台适用于公寓出租户、连锁小超市、小型工厂、楼管系统集成商、小型物业、智慧城市、变配电站、建筑楼宇、通信基站、工业能耗、智能灯塔、电力运维等领域。电力集抄模块可以实现对各种监测数据的查询、分析、预警及综合展示，以保证配电室的环境友好。在智能化方面实现供配电监控系统的遥测'、遥信、遥控控制，对系统进行综合检测和统一管理； Acrel-EIOT能源物联网云平台是安科瑞公司推出的一款综合性能源管理与服务解决方案。这个开放平台基于物联网数据中台，旨在为用户提供统一的数据标准，方便他们通过购买物联网传感器和选配网关，自行安装后通过手机或电脑获取所需的数据服务。平台的核心功能包括数据驾驶舱、电气安全监测、电能质量分析、用电管理、预付费管理、充电桩管理、智能照明管理、异常事件报警和记录、以及运维管理等。 1. 数据驾驶舱：提供了全面的可视化界面，帮助用户实时监控能源使用情况，进行数据分析和决策支持。 2. 电气安全监测：通过剩余电流互感器和温度传感器等设备，实时监测电气安全状况，预防电气火灾的发生。 3. 电能质量分析：分析电网中的电压、电流、频率、谐波等参数，确保供电质量，优化能源使用。 4. 用电管理：通过远程控制和数据采集，实现对用电设备的智能管理，提高能效。 5. 预付费管理：支持用户管理、售电管理、售水管理等功能，实现远程充值、分合闸操作，便于财务管理。 6. 充电桩管理：监控充电桩的运行状态，进行故障预警，提供交易管理和运营分析。 7. 智能照明管理：通过物联网技术实现照明设备的智能控制，降低能耗，提升照明效率。 8. 安全用电：监测导线温度、电流和剩余电流等关键指标，及时推送隐患信息，确保电气安全。 9. 智慧消防：利用数据分析技术，实现火灾预警，配合网格化管理，提升消防安全水平。 此平台适用于公寓、超市、工厂、楼宇、基站、智慧城市等多种场景，支持多平台、多语言、多终端访问，大大提升了能源管理的智能化程度和效率。系统硬件配置包括智能网关、物联网电表、温度传感器等，以满足不同场景的需求。例如，AWT100-4G智能网关支持4G通信，ANet-1E2S1-4G支持以太网和4G上下行，而ARTU系列和ARTM-Pn等设备则用于数据采集和输出，确保整个物联网系统的稳定运行。光伏监控设备如AGF则专用于光伏电池串的监控，确保光伏发电系统的正常运作。这些硬件设备共同构建了一个全面、高效、智能的能源物联网系统。

当今家居生活中面临各种环境与健康安全问题，如空气湿度过低，容易让人患上呼吸系统的疾病；CO、甲醛等有害气体危害人体健康；天燃气泄漏引起的爆炸事故频发等。人们对高品质生活环境的追求越来越强烈，所以居住环境的各种参数得到了大家的广泛重视。随着智能化与信息化的快速发展，我们可以利用现代科技对家居环境进行监测及调整，使我们的居住体验更加美好。 本设计完成一个可以监测温湿度、有害气体以及非法入侵的智能家居监控系统，包括主控模块、传感器模块、显示模块、报警驱动模块等。 系统的控制核心是STC89C52单片机，通过DHT11传感器来监测室内温湿度，烟雾传感器MQ-2监测有害气体烟雾浓度，HC-SR501传感器用来监测人体信号，按键电路可以设置监测数据上下限阈值及人体红外监测布防状态，当超过阈值时，蜂鸣器和LED灯声光报警，同时通过继电器驱动相应电器，实时对家居环境进行调控。此外，通过LCD1602液晶屏显示实时温湿度、烟雾浓度等信息供人们实时了解家庭环境状况，从而保证家庭生活环境的安全与舒适。

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HDFS智能存储管理 HDFS-SSM是整个的主要部分。 在大数据领域，近年来，由于各种工作负载和苛刻的性能要求，HDFS存储面临越来越大的压力。 可以使用最新的存储设备（Optane内存，Optane SSD，NVMe SSD等）来提高存储性能。 同时，HDFS提供了各种不错的方法，例如HDFS高速缓存，异构存储管理（HSM）和擦除编码（EC），但是对于用户来说，如何充分利用这些高性能存储设备和HDFS存储选件是一个巨大的挑战。动态环境。 为了克服挑战，我们在Apache Hadoop中引入了全面的端到端解决方案，也称为智能存储管理（SSM）。 收集HDFS操作数据和系统状态信息，并基于收集的指标，SSM可以自动对这些方法进行复杂的使用，以优化HDFS的存储效率。 高水平目标 1. HDFS-HSM和HDFS-Cache的增强 根据数据温度自动智能地调整存储策略和选项。 已发布。

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基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

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