德能能源

2026-02-08 22:37:46
行业:能源、物联网
载体:IOS APP、安卓APP
技术:Objective-C、Android SDK

业务和功能介绍

本项目为校园能源管理应用系统,主要面向在校学生提供便捷、安全、可计量的热水使用服务。系统通过 蓝牙智能水表 + 移动端应用 的方式,实现学生用水全过程数字化管理与精准计费。
1. 学生账户与余额管理
学生通过校园能源 APP 登录个人账户,可实时查看账户可用余额。系统支持在线充值,余额变动即时同步,确保学生在使用热水前即可明确当前可用金额,避免超额或误扣费情况。
2. 蓝牙水表智能控制
在洗浴场景中,学生通过手机与蓝牙智能水表进行连接,完成设备识别与绑定。系统展示当前设备名称、所在位置及预扣金额信息,确保学生明确所使用的具体热水设备。
3. 一键启动洗浴用水
学生点击“开始洗澡”后,系统通过蓝牙指令远程控制水表开启供水,同时进行用水计费计时。在洗浴过程中,后台实时采集水量数据,确保计量精准、过程可控。
4. 用水结束与费用结算
洗浴结束后,系统自动关闭供水并完成费用结算,向学生清晰展示:
使用结束时间、预扣金额、实际消费金额、返还金额、当前账户余额
整个结算过程自动完成,费用透明可追溯,有效保障学生权益。
5. 信息公告与服务提示
系统首页提供学校能源公告、热水供应时间说明及故障报修指引等信息,方便学生第一时间了解用水相关通知,提升校园后勤服务效率与信息触达率。

项目实现

项目实现介绍
本项目基于物联网与移动互联网技术,构建了一套面向校园场景的智能热水计量与计费系统。系统采用**“移动端应用 + 蓝牙智能水表 + 后端管理平台”**的整体架构,实现学生用水的实时控制、精准计量与自动结算。
1. 系统总体架构
系统由以下三部分组成:
移动端应用:为学生提供账户管理、设备连接、用水控制及费用查询等功能;
蓝牙智能水表:部署于校园洗浴点,用于实时采集用水量并执行开关控制;
后端管理平台:负责用户账户、用水数据、计费规则及设备状态的统一管理。
三者通过蓝牙通信与网络服务协同工作,确保系统运行稳定、数据一致。
2. 蓝牙通信与设备控制实现
学生在移动端发起洗浴操作时,APP 通过 Bluetooth Low Energy(BLE) 技术与对应的智能水表建立安全连接。系统对设备进行身份校验,确保连接的唯一性和安全性。
在连接成功后,移动端向水表下发供水指令,水表接收指令后开启供水,并开始采集实时用水数据。
3. 用水计量与数据采集
蓝牙水表内置计量模块,对学生洗浴过程中的用水量进行实时计量。计量数据通过蓝牙分段上传至移动端,并由移动端同步至后端服务,确保用水数据完整、准确、可追溯。
4. 计费与结算机制
系统采用预扣费 + 实时结算的计费模式。
在洗浴开始前,系统根据配置规则进行预扣金额校验,确保账户余额满足使用条件;洗浴结束后,系统依据实际用水量自动计算消费金额,并完成费用结算,多扣部分即时返还至学生账户。整个计费过程无需人工干预,结算结果即时展示。
5. 数据同步与异常处理
后端系统通过接口服务对用户账户信息、设备状态及用水数据进行统一管理。当出现蓝牙断连、异常中断或设备故障时,系统可根据已采集数据进行补偿计算,保障计费准确性与业务连续性。
6. 系统安全与可扩展性
系统在设计阶段充分考虑数据安全与后期扩展需求,通过账户权限控制、通信校验及日志记录机制,保障用户数据安全。同时支持多设备接入与多场景部署,可灵活适配不同校园规模和用水场景。
项目实施效果
本项目通过智能化手段实现校园热水使用的精细化管理,有效提升学生用水体验,降低学校能源管理成本,为校园后勤能源数字化建设提供了可靠的技术支撑。

示例图片视频


海洋之心
15天前活跃
方向: 后端-Java、前端-前端其他、
交付率:100.00%
相似推荐
微信自动抢红包助手-快抢
基于Auto.js开发的微信自动抢红包脚本,通过监听系统通知实时响应红包消息,自动点击横幅进入聊天界面,并利用固定坐标快速点击红包和“开”按钮。脚本支持多次重试机制,确保红包被及时抢到,无需人工干预,极大提升抢红包成功率。
车辆监控平台
本平台面向工业互联网与大数据场景,为企业车队提供全流程车辆智能管控服务,核心解决车辆实时监管、安全风险预警、运营效率低下等痛点,实现从 “被动追溯” 到 “主动防控” 的管理升级。 核心功能路径:实时监控大屏→实时报文→轨迹追溯→数据报表分析等。具体包含:1. 实时定位,地图可视化展示车辆位置、车速、车况;2. 实时报文查询,历史报文查询,车辆状态展示,设备预警等;3. 行驶轨迹回放,支持事件溯源;4. 多维度运营报表,为车队调度、成本管控提供数据支。
职业教育智慧大脑院校中台数据对接-智慧校园数据基座平台软件V1.0
1. 立项背景和目标 为响应教育部关于建设全国职业教育智慧大脑的统一部署,落实职业教育数据治理与上报的规范要求,云南开放大学启动本项目。项目旨在搭建院校中台数据对接体系,解决现有数据上报分散、身份认证不统一、监控能力不足等痛点,实现与教育部智慧大脑平台的标准化、常态化数据对接,提升学校数据治理能力与信息化管理水平,保障核心教育数据安全合规上报与高效流转。 2. 软件功能、核心功能模块介绍 本项目包含三大核心软件与服务模块: 全国职业教育智慧大脑对接监控平台:提供首页概览、工作部署、数据采集、数据审核、异常告警、统计分析、系统管理等 9 大功能模块,实现对教育部要求的 98 张数据表上报情况的可视化监控、数据流向展示与异常自动预警,支撑学校数据上报全流程管理。 统一身份认证平台:升级身份认证中心,支持 CAS、OAuth2.0 等多种协议,实现单点登录(SSO),涵盖身份管理、权限分配、认证审计、安全策略等核心功能,完成与学校 OA、教务、学工等现有业务系统的身份集成,并为新建系统提供标准接入能力。 教育部智慧大脑数据对接服务:包含数据治理、数据整合、数据推送、集成管理、常态化检测、质量监控、运维支撑 7 大服务模块,对学校基础数据与业务数据进行清洗、标准化处理,按照教育部数据字典与数据集规范实时推送,并构建全生命周期的数据治理体系,保障数据质量与上报合规性。 3. 业务流程、功能路径描述 数据上报业务流程:学校业务系统产生原始数据 → 经统一身份认证平台完成身份校验与权限控制 → 数据进入对接监控平台进行采集与预处理 → 数据治理模块完成清洗、校验与标准化 → 推送至教育部智慧大脑平台 → 监控平台实时展示上报状态、异常告警并生成统计报表 → 运维人员通过系统管理模块处理问题并优化流程。 功能路径示例: 数据监控路径:登录系统 → 首页概览 → 数据上报监控 → 选择数据表 → 查看上报详情与异常信息 → 触发数据重推或问题排查。 身份认证路径:用户访问业务系统 → 跳转至统一身份认证平台 → 完成身份验证 → 单点登录至目标系统 → 系统后台记录认证日志与权限审计信息。
数据链路搭建-DPO数据链路
在人工智能领域飞速发展的背景下,抖音集团正积极投入建设具备世界领先水平的内部多模态大模型。该模型旨在深度理解和生成结合文本、图像、视频、音频等多种模态的数据,以此赋能集团旗下多样化的产品与业务场景(如内容推荐、智能创作、用户交互、内容审核等)。 为了确保这些强大的多模态大模型不仅具备卓越的性能,更能精准对齐人类偏好(Human Alignment)、提升其安全性、有用性、一致性与个性化表现,我们引入了 **Direct Preference Optimization (DPO)作为关键的后训练(Post-training)** 策略。DPO 通过利用人类偏好反馈数据直接优化模型,相比传统的 RLHF(基于强化学习的人类反馈)流程更高效、稳定。 本项目的核心目标正是 ——构建一个高效、稳定、可扩展的端到端数据链路,为 DPO 训练提供高质量、高通量的结构化数据。这一数据链路的搭建,是确保我们的多模态大模型能够持续迭代、不断优化、最终在复杂现实场景中表现卓越的基石。它不仅将加速模型迭代周期,更是我们在下一代 AI 技术竞争中保持领先的关键一步。 本项目的核心在于设计与实现一个自动化、智能化的DPO 训练数据生产平台。其核心功能可概括为三个紧密相连的阶段: 大规模、周期性数据采集与整合: 平台将具备强大的数据集成能力,能够定期、自动化地从集团内部多样化的原始数据源(如用户交互日志、内容创作数据、搜索查询、运营反馈、模型推理日志等)以及特定外部数据集获取海量多模态数据。确保数据的新鲜度、全面性和多样性,为后续的精细化标注提供充足的 “原材料”。 高度定制化与智能化的复杂标注工作流: 平台将支持一个多阶段、多模态融合、且深度定制化的标注链路。此环节并非简单的标签分类,而是专注于DPO 训练所需的偏好型数据构建。它将引导专业标注员或通过 AI 辅助标注,根据预设的严苛评估标准(如安全性、事实准确性、逻辑连贯性、指令遵循度、创意性、语气风格等),对模型在特定 Prompt 下的多个响应进行优劣排序、对比选择,乃至识别并生成对抗性样本。此流程将针对多模态内容的特点,支持文本 - 图像、文本 - 视频等多维度关联信息的标注与评估。 标准化、可追溯的 DPO 训练数据输出(Pair 对数据): 最终,数据链路将把经过复杂标注处理后的信息,精确地格式化为 DPO 训练框架可直接消费的 “Pair 对数据”。这意味着,对于给定的一个 Prompt 或上下文,我们将输出至少包含一个 **“偏好响应(Preferred Response)”和一个“拒绝响应(Rejected Response)”** 的结构化数据对。这些数据将包含必要的元信息(如评估维度分数、置信度、标注员 ID、时间戳等),确保数据质量高、可追溯,并可直接无缝地灌入集团的 DPO 训练系统,为模型的持续优化提供高质
Python足彩数据采集与清洗系统
【立项背景】客户需要获取近两年中国体育彩票“14场胜负”游戏的详细开奖数据,包括每期14场比赛的场次编号、对阵球队、赔率、比赛结果以及大奖金额,用于数据分析和研究。由于该数据无官方API且分散在多个网页,手动收集效率极低,因此开发此自动化采集工具。 【核心功能】 1. 自动采集:根据用户输入的起始和结束期号,循环请求目标网站获取每一期详细页面。 2. 数据解析:从HTML中提取14场比赛的主队、客队、比分、百家平均赔率(胜/平/负)以及开奖奖金信息。 3. 数据清洗:将比分自动转换为标准赛果(3/1/0),从赔率字符串中拆分出胜、平、负三列,处理缺失数据。 4. 自动跨年:支持期号自动跳转(如从25年最后一期跳至26年第一期),实现连续采集无需人工干预。 5. 数据导出:将多期数据合并后导出为一份完整的Excel文件。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服