大型研究院所档案管理向知识智能辅助决策转型研究

大型研究院所是集产品研发、生产、经营和管理于一体的知识密集型企业,大型研究院所档案管理在做好档案的收集、整理、保管等传统档案工作的同时,在当前大数据、人工智能、辅助决策等信息技术迅猛发展的背景下,应该深挖档案的信息属性和知识属性,积极向知识智能辅助决策转型。     

区块链在智能交通领域中的应用研究

由于区块链具有难以篡改、异构灵活、智能合约自动执行、协作机制透明、安全可靠的特点,在诸多领域得到应用和推广。结合智能交通领域的业务需求和区块链的技术特点,对区块链在交通领域中的应用研究进行了初步探讨。     

大数据背景下的舰船航行环境可视化研究

现有方法大多是针对近海领域,在200 n mile以外的海域存在着可视化图像逼真度差的问题,为此提出大数据背景下的舰船航行环境可视化方法研究。利用大数据中的最优插值算法处理舰船航行环境数据,以此为基础,利用LOD动态调度技术可视化环境要素点,通过空间坐标系可视化环境要素线,采用纹理映射技术可视化环境要素面,基于体绘制技术可视化航行环境体,通过环境要素点、线、面、体的展示实现了舰船航行环境的全面可视化。仿真实验结果显示,与现有代表方法相比较,本文方法可视化图像帧频低、帧速率高,表明本文方法可视化图像逼真度高,适合推广使用。     

前方到站“智慧城轨”--呼和浩特运营全球首列多线多系统“城轨云”号列车

呼和浩特被誉为“青色的城”,这座美丽的草原城市在2019年12月31日迎来第一条城市轨道交通线路的开通,线路运营4个多月以来,智慧城轨的优势正不断凸显。不断加速的城市化进程给轨道交通带来了前所未有的大发展,也给地铁运营管理带来新的挑战,将5G、云计算、大数据等新技术与轨道交通建设和运营相结合,正在成为轨道交通行业发展的必然趋势。     

商用车事件数据记录系统（EDR）标准研究

本文分析了国内外商用车事件数据记录系统（EDR）的研究现状，比较了乘用车EDR和商用车EDR在触发机制、数据记录格式等方面的区别。通过针对我国商用车企业的车型配置数据调研，分析了商用车EDR数据记录相关的传感器、主动安全、被动安全等功能的配置情况，提出了商用车EDR标准未来的发展方向。     

智能座舱交互式功能测试技术研究

随着汽车电子技术的高速发展，汽车智能化成为发展趋势，而智能座舱作为现阶段汽车智能化程度的重要体现，也是汽车消费者重点关注的配置之一，软件定义汽车的时代，敏捷开发、快速迭代成为智能座舱开发的技术主流，面对日趋复杂、庞大的智能座舱软件系统，如何设计有效的测试方法、应用高效的智能座舱交互式功能测试手段适应快速迭代的软件开发策略、保证座舱开发质量将成为智能座舱发展的重要挑战。     

船舶智能化网络资源中数据封包传送数学建模分析

传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。     

VTS在海上自主航行船舶（MASS）服务中的责任与策略研究

海上自主航行船舶(Maritime AutonomousSurface Ship,以下简称“MASS”),简单来说是指利用传感、通信、物联网等技术手段,自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据,并基于计算机技术、自动控制技术、大数据技术、智能技术,在航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶。     

京津冀地区燃料电池汽车示范运行研究

本文在跟踪调研北京和张家口地区示范运营的燃料电池汽车的基础上,采集车辆的运营数据,完成了车辆运营里程、加氢量、百公里耗氢量、加氢次数、故障信息等数据指标的统计和分析对比,针对示范运营过程中存在的问题提出建议,论文研究结果在一定程度上概括和反映了2019年度京津冀地区燃料电池汽车的示范运营情况。     

云物大智、区块链、CPS间的关系及在铁路领域研究综述

云计算、物联网、大数据、人工智能（AI）、区块链、信息物理系统（CPS）为前沿新兴技术领域，它们并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能是核心算法，区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件，信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代，将积极促进铁路智能化的发展。