7篇关于阿里云平台的计算机毕业论文

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北京商贸学校培训管理系统的设计与实现

这是一篇关于企业培训,阿里云平台,B/S,J2EE的论文, 主要内容为随着以计算机技术、通信技术、网络技术等的高科技信息技术的发展,人类社会已经进入了信息时代。随着企业不断的信息化改革,对信息化人才的需求及现有人才信息化培养日趋急迫,其对学校培养人才的方向具有牵引的作用。尤其是职业院校在培养人才的过程中,为紧密结合企业对人才的需求,必须紧跟时代步伐,加强现代化教育。为提高职业院校人才在社会中的竞争力,实现人才长久的输出,就必须充分发挥职业院校教学资源的作用。所以,建设一个符合现代化需求,具有整合教学资源、管理教学资源的培训管理系统是势在必行的。系统是基于阿里云平台进行架构的B/S结构系统,部署架构方面使用了阿里云平台的分布式数据库平台(RDS)及阿里云平台的云服务器(ECS)。RDS数据库服务是基于mysql数据库实现的云数据库平台,ECS云服务器是基于Linux系统的服务器,RDS与ECS具有非常好的弹性扩展能力,并且安全、稳定。WEB系统建设方面使用了主流的基于J2EE标准的MVC设计方案,主要技术为jdk (1.6)+JSF (1.2) +Spring (3.1)+SpringJDBCTemplate,应用容器方面采用tomcat6,应用的负载能力采用nginx负载均衡技术。北京商贸学校培训管理系统主要有四个模块组成：培训计划、培训班管理、课程管理、人员与权限管理。培训计划模块用于在培训需求的调研,满足大部分用户的培训需求避免浪费培训资源；培训班模块用于组织实施培训,记录培训相关信息等；课程管理模块用于对培训的课程收集、维护、组合、内容更新,人员与权限管理模块用于维护培训人员的个人信息、培训情况,维护系统管理者的权限信息等。通过四个模块有序的、穿插的协调工作,形成了更高效的培训管理系统。北京商贸学校培训管理系统的建设,不仅仅提高了教学资源对职业院校人才培养的工作效率,更是开辟了全新的人才培养模式。通过培训管理系统,学员可以迅速的掌握专业知识及现代化技术。

污泥热泵干化机物联网监控系统研究

这是一篇关于污泥,热泵干化,阿里云平台,监控系统,含水率预测的论文, 主要内容为随着城市生活和工业生产中污泥量的增加,对于污泥处理设备要求越来越高。热泵低温干化技术,作为最节能安全的污泥干化技术,其存在位置布置分散、数据采集困难、难以集群管理和控制、污泥含水率不能实时在线检测等问题。为此,本文研究了污泥热泵干化机物联网监控系统,利用物联网技术实现数据采集、远程传输、设备上云、数据存储、远程控制、含水率实时预测、云端交互、故障报警等基本功能。其主要研究内容如下:(1)首先,调研国内外污泥热泵干化和物联网技术的发展现状,明确了本文研究背景和意义。然后,将研究内容分为系统硬件设计、系统软件设计、物联网云平台设计,以及污泥含水率预测回归模型研究。最后,设计系统总体方案,确定系统功能需求和监控因子。(2)在系统硬件方面,围绕总体技术方案,将终端系统分为数据采集系统、数据分析与计算系统、无线传输网络三部分。并对NB-IOT、STM32单片机、继电器、传感器通信等各模块的电路图进行设计。用Altium Designer绘制了PCB图,并进行打板焊接测试,最后对所需各种传感器进行性能参数介绍和选型。(3)在系统软件方面,首先确定软件开发的整体流程,对传感器驱动、NBIOT模组通信、继电器控制选取通信协议,用嵌入式开发软件进行数据采集、数据上行和下行传输的程序实现,并对设备上云进行程序开发。(4)在物联网云平台方面,基于阿里云物联网平台的基础架构,用IOT Studio物联网应用组件开发了Web可视化、设备交互、设备管理功能。并在空间数据可视化内实现设备定位。利用业务逻辑开发工具设计手机端钉钉群联动报警功能,在RDS数据库管理器中用My SQL语言开发了后台数据存储功能。(5)针对污泥含水率难以实时检测的问题,经过大量现场试验,提出一种GS-SVM回归模型预测含水率,并与GA-SVM和PSO-SVM回归模型预测结果对比,综合得出GS-SVM回归模型最优。通过现场测试表明,工作性能稳定,具有良好的兼容性,已经应用在工业现场。

基于智能推荐的辅助判案系统的设计与实现

这是一篇关于阿里云平台,数据处理,J2EE,云数据库,案件推荐的论文, 主要内容为随着国家“互联网+法律”的行动战略的部署,各省市对于数据安全以及数据质量的关注越来越高,如何提升各省案件数据的质量以及如何开展人工智能与司法范畴的结合便成了当前需要解决的重中之重。辅助判案系统的研发与成功实施应用,全面提升了法院业务处理的效能。既实现了工作人员的压力缓解,又对其工作成效起到了很大的辅助作用,为法院业务开展的现代化和信息化建设工作的推动提供了强大的外界保证条件。针对当今辅助判决案例相关系统的情况和法院工作要求,本文设计并实现了辅助判案系统。首先,通过对实际情况进行调研,总结了法院在判决案件时存在的程序冗余、不合理、任务重叠等漏洞。然后,通过对法院具体的工作流程进行总结梳理并研究其具体需求,得出辅助判案系统的系统功能性需求与非功能性需求,经过系统的设计与实现的环节,本系统基于Java开发语言,采用Spring+Spring MVC+MyBatis(SSM)技术架构,整合B/S模式,实现权限管理、信息展示与查找以及运行效率等完备设计,系统主要分为数据质量检查模块,数据融合模块,辅助办案模块,其中数据质量检查模块最终实现质量检查总览,质量检查规则结果,质量检查报告,质量检查方案维护四个功能模块;数据融合模块最终实现数据融合处理,数据融合结果展示两个功能模块;辅助办案模块最终实现法律条文推荐,相似案件推荐两个功能模块。将数据接入阿里云平台结合阿里云相关成熟技术进行处理,再衡量软件开发的利弊得失,最终实现系统研发的利益最大化,实现对数据质量的把控以及司法范畴的智能化。最后,论文对辅助判案系统的研发与实施工作进行了总结,并对其应用前景进行了展望。本人参与完成整个项目的需求分析、项目设计、开发实现以及现场部署等全流程。其中参与负责的模块有数据质量检查模块,数据融合模块,以及辅助办案模块。系统测试部署后系统运行稳定正常,实现预期目标,实现司法范畴与人工智能技术结合的初步探索应用。

多参数检测及健康管理系统的设计与实现

这是一篇关于健康管理,STM32L431RCT6,NB-IOT,IoT Studio,阿里云平台,多参数检测,跌倒判断的论文, 主要内容为随着中国人口老龄化情况的加剧,老年病的发病率逐渐升高,患病人数也在不断增加,给医疗系统带来了巨大的压力。在嵌入式技术、物联网技术及医学传感器等技术的飞速发展下,医疗模式正在由线下治疗向远程线上监护转变。在此背景下,本系统结合嵌入式技术和NB-IOT技术,并基于阿里云平台设计了一款多参数检测及健康管理系统,能够对人体的心率、呼吸率、血压、血氧饱和度、体温五种生理参数和运动状态进行远程监测,具有较高的应用价值和社会意义。本系统分为生理参数采集终端、物联网云平台和手机客户端三大部分。生理参数采集终端以STM32L431RCT6单片机为中央控制器,基于Free RTOS嵌入式实时操作系统编写程序实现了参数采集、数据处理和数据上报等功能。其中,数据采集程序实现单片机STM32L431RCT6控制传感器ADS1292R、MKB0805、MAX30102、MPU6050以及温度检测电路分别采集人体的心电、呼吸、血压、血氧饱和度、体温等五种生理参数和运动状态。数据处理程序中使用中值滤波算法滤除了心电和呼吸信号中的基线漂移,使用FIR低通滤波器搭配5点平滑滤波过滤了心电信号中的肌电干扰,使用差分阈值法实现R波定位,从而进行心率计算。此外,数据处理程序中还通过计算加速度向量模、角速度向量模以及倾斜角θ三个运动特征来进行跌倒判断。数据上报程序将数据打包为JSON格式,然后通过NB-IOT网络上传至阿里云平台。物联网云平台在获得采集终端上报的数据以后进行存储,并向手机客户端提供服务。手机客户端是在Io T-Studio物联网应用开发平台下编写,来为用户提供实时参数显示、历史参数查询、健康服务等功能,从而实现健康管理。本系统使用了最新的基于5G蜂窝网络的NB-IOT技术,和蓝牙、ziggbee、WIFI、4G等传统的通信方式相比较,其不需要网关组网,能够直接和云平台进行连接,且具有覆盖范围广、成本和功耗低等优点。通过测试,系统检测的心率、呼吸率、血压、血氧等四项参数的相对误差小于等于5%,体温的相对误差小于等于1%,跌倒判断的误报率小于8%,准确率良好,且系统体积小、功耗低,实时性好,对人口老龄化背景下远程医疗的发展具有积极的研究意义。