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:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科学计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科学计算中的实现机制与数值特性;③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数学推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步学习以加速科研进程。
内容概要:本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的回归方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征表示与集成学习机制,有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性,特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程,还系统展示了其在风电功率预测等工程场景中的应用潜力。同时,文中附带了丰富的科研仿真案例集合,涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向,体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标:①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务;②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架,支持快速算法验证与二次开发;③满足实际工程项目中对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想,同时可参考文档中其他相关算法案例进行横向比较与综合应用,以提升整体科研创新能力。

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