天网互联-5G区块链共享租房一站式系统

m0_61581714 2022-04-20 15:40:32

导读:5G技术+物联网技术已成为智慧物流、智能工业和智能家居等主流解决方案,其中NB-IoT和Cat.1则作为各种场景设备终端主要通信协议。

一、共享场景不断壮大下,数据安全尤为重要。

在2020年5月工信部发布的《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》(25号文)的指导下,蜂窝物联网启动了2G/3G迁移转网,而2020-2022年蜂窝物联网连接的增长是在这一背景下进行的。从2021年开始,2G/3G迁移转网加速,新增的蜂窝物联网连接中2G/3G的比例非常低,而NB-IoT和Cat.1为主力,Cat.4和5G也在不断增长。

其中NB-IoT和Cat.1规模最大的应用场景是智能POS、工业、智能表计和智能家居(智能门锁)领域。而应用的快速增长伴使得共享场景业务的不断壮大,随之所产生的业务量和数据量也越发庞大的同时导致应用场景中数据公开透明和个人数据隐私保护显得尤为重要。

天网互联-5G区块链共享租房一站式系统

天网互联科技自2018年起专注于5G物联网通信技术研发,并迅速推出可兼容支持NB-iot、Cat1和蓝牙等通信协议的智能锁公板电路板方案,该电路板方案可适配绝大多数锁体,同时能够将终端成本达到200~350元甚至更低(一套整锁)。

二、长短租公寓不断“暴雷”的元凶

2020年“蛋壳公寓暴雷”事件相信许多人还记忆犹新,而当时听到最多的就是租客已经一次性按年向蛋壳公寓支付了租金,但在房屋尚未到期的情况下遭到了房东的驱赶,而房东则称并未从蛋壳公寓平台按月及时收到租金。通过“蛋壳公寓暴雷”事件后让人们也产生疑问什么才是正在的共享经济?同时也意识到数据安全和信息不对称所带来的严重后果。

根据不完全统计,以往“暴雷”的长短租公寓达到24家以上,受影响的租客和房东是达到了数十万。也直接反映了租赁现状中存在着:疫情环境不稳定因素下租赁成本高居不下,租客、房东和平台商三方数据信息不对称,现租房中存在网络水电的维护不仅需要大量人力成本而且容易导致管理效率底,最后是租房过程中常常会因为租客的使用习惯或屋内设备的损坏产生租务纠纷。

天网互联-5G区块链共享租房一站式系统

三、5G区块链共享租房,让租房永不“暴雷”

上述发生的种种问题,天网互联科技(深圳)有限公司自2020年起就推出了基于5G、物联网、区块链、智能中台(含Paas和SaaS)和智能设备一体的可信共享租赁平台整体解决方案,该方案特点是由多方参与共同维护以智能合约与设备辅助运营实现了自动履行租约合同,接管智能门锁控制权限,规格租赁双方行为。打造一个房源信息真实、交易费用低廉、违约纠纷减少、租务管理智能的可信共享租赁平台。

四、区块链应用中台/赋能平台

以区块链为基础的应用中台,打通供求算双方的信息壁垒,实现房源信息准确可追溯。

物联网设备管理平台PaaS作为平台层在应用层和智能设备之间起到承上启下的作用,支持国密芯片的同时能对海量的感知数据进行分析和预处理,提供给租赁运营公司实现智能化决策和控制。租赁管理平台SaaS具有校园、网约房和公租房等多场景版本,全方位为个人业主、职业房东、住房租赁企业提供实现房源租约线上管理,账单实时提醒等管理需求。

五、5G物联网智能设备

以5G物联网通信技术为依托的智能设备:首先是以区块链为基础兼容NB-IoT/Cat1/蓝牙的智能门锁公板电路板方案,采用公板电路板所适配成的智能门锁可以ID绑定到房源信息,生成可追溯的唯一标识码,避免中介转发导致房源信息泛滥。同时支持人脸认证、多人门铃和智能猫眼识别同步记录等功能,进一步实现真实场景中数据可信可靠。

该区块链智能门锁整锁方案以获得国家发明专利授权,专利名称《一种基于区块链的智能锁监管设备、方法以及存储介质》

六、总结

通过该方案实现了从数据生产到数据分析到数据流通再到数据再生产整个阶段所有的参与者都能相互信任。

该方案中的智能终端设备已经通过宫公安部、运营商等多方资质认证,方案推出后就与任子行等多家上市企业达成(云托管、系统集成和私有化独立部署)深度合作模式,并再2020年起陆续再全国多个地区网约房部署使用5G区块链可信共享租房整体解决方案

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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