【摘 要】
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工业互联网是一种将互联网技术与传统工业相结合的新型技术体系。它可以实现数字化管理,推动工业转型升级,并对全球工业体系都具有重要作用。然而,在工业互联网系统中存在设备分布广泛、交互数据种类多样等问题,导致数据的隐私性和安全性难以保证。同时,由于终端设备计算和存储资源短缺,复杂计算任务难以完成。这些问题已成为工业互联网面临的主要挑战,亟需通过技术和政策手段来解决。本文通过对工业互联网系统的需求进行分析
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工业互联网是一种将互联网技术与传统工业相结合的新型技术体系。它可以实现数字化管理,推动工业转型升级,并对全球工业体系都具有重要作用。然而,在工业互联网系统中存在设备分布广泛、交互数据种类多样等问题,导致数据的隐私性和安全性难以保证。同时,由于终端设备计算和存储资源短缺,复杂计算任务难以完成。这些问题已成为工业互联网面临的主要挑战,亟需通过技术和政策手段来解决。本文通过对工业互联网系统的需求进行分析,提出了一种基于区块链和边缘计算的分布式安全计算架构。本文的主要研究内容如下:（1）针对工业互联网系统中数据安全性问题,提出一种基于区块链技术的数据安全共享方法,该方法主要用于保护工业互联网系统中终端设备层产生的数据。通过在区块链网络中进行共识过程,将数据摘要成哈希值并上链处理,最终将其转化为新的区块保存在区块链中。此外利用区块链不可篡改的特性,实现数据溯源功能。（2）针对工业互联网系统中终端设备计算、存储性能不足的问题,提出了一种基于边缘计算的数据分布式智能计算方法,该方法主要用于提升终端设备的性能。当终端设备在设备层产生计算需求时,由于其自身性能的限制,无法完成任务处理。将任务请求发送到边缘集群中,通过任务分配和资源调度算法,在集群中完成处理并返回结果给设备层。同时在集群部署人工智能（Artificial Intelligence,AI）模型,满足用户边缘智能化的需求。实际终端设备智能检测实验结果表明,本文设计的数据分布式智能计算方法可以满足实际场景下边缘侧智能化服务需求。
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网络表示学习是通过机器学习方法将高维稀疏数据转换为低维稠密数据,现有的工作主要集中在静态网络和动态同质网络。然而绝大部分网络属于动态异质网络。随着时间推移,网络中节点和边的增加或删除会导致网络的拓扑结构和语义发生变化。目前,大多数动态异质网络表示学习方法使用快照对动态异质网络定义,其前提是需要确保相邻两个时刻的子网络的平滑演化。但是,在一些真实网络中,子网络的节点和边存在巨大差异,基于快照的划分方
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在学前儿童的幼小衔接阶段,学界不断强调科学的入学准备,不仅因为其对儿童进入小学后的学业表现具有预测性,更因为它对儿童的终身学习、成长和未来发展都具有深远的重要意义。而入学准备不仅要关注儿童自身的准备,更应关注家庭环境的准备。本研究通过调查大班儿童的家庭社会经济地位、家庭学习环境及其入学准备的基本现状,探讨家庭社会经济地位与家庭学习环境对儿童入学准备的影响机制,最终提出创设优质家庭学习环境的教育建议
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