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  • 移动互联网背景下,随着大数据技术不断发展,客户需求越来越个性化,客户体验要求越来越高,包括客户需求准确把握以及需求响应实时性,传统营销模式已不能满足创新业务快速发展。描述了大数据背景下...
  • 由于每次版本迭代都是一些小更改,因此性能上测试灵敏度要求也会更高,而性能在版本间迭代时总是在动态变化,因此很难有一个基准值作为判断参考,如果老大需要一些版本时性能迭代变化数据,比如,版本之间...

    一.前提

    现在流行敏捷开发,版本迭代也会更快,由于每次版本迭代都是一些小更改,因此对性能上的测试灵敏度要求也会更高,而性能在版本间迭代时总是在动态变化的,因此很难有一个基准值作为判断的参考,如果老大需要一些版本时性能迭代的变化数据,比如,版本之间启动速度变化,以及浏览器加载的性能提升范围等,由于概率事件,很难说性能真的上升或者下降了,因为一切都可以解释成这只是正态分布中的某一次可能值。

    然而,还是可以引入一些数学上的方法的。不过需要用到大学学过的概率论。

     

    一.抽象模型

    1.其实很多场景能抽象为以下模型来坐量化:随机抽取100组数据,其中n1组数据通过检验,100-n1组不通过检验,计算一个99%的置信区间,其中均值测试结果为通过的概率。

    已知这个模型,那我们需要什么呢,

    (1)判断数据通过或者不通过的标准是什么。

    • 因为我们其实是对比测试,我们不关心这个数据的具体值是多少,而是要知道他的一个变化,因此,我们可以引入两组测试各100组,假设叫A组(旧版本)跟B组(新版本)

    那么我们可以把A组的均值mean_a跟方差var_a求出来,当作总体的均值跟方差。然后判断标准是B组的100个值里,每一个值如果在(mean_a-3*sqrt(var_a),mean_a+3*sqrt(var_a))内,则判断数据为通过检验,如果在区间外,则判断不通过检验。

    (2)针对这100组数据做计算。

    • 由1,我们得到了一个伯努利分布(n,p)作为判断标准,这个标准可以用来判断B组的100个数据。
    • 因此由B组的伯努利分布的一些已知可以计算:

        样本均值:mean=(n1*p+(100-n1)*(1-p))/100,

        样本方差:var =(n1*(1-mean)^2+(100-n1)*(0-mean)^2)/(100-1) ,

        样本标准差:s=sqrt(var)

      根据中心极限定理,任何分布的均值都服从正态分布,因此

        抽样分布均值:mean_1=mean

        抽样分布标准差: s_1 = s/sqrt(100)

      因此样本均值服从(mean_1,s_1)的正态分布,通过查询正态分布z值表,可以知道样本在某个标准误(x)范围内(mean_1-x,mean_1+x)可以达到99%的可信度,证明:

      (1)测试是通过的,证明此项测试指标在迭代过程中有99%的可能没变化

      (2)测试不通过,代表此项测试指标在迭代过程中有变化。(具体如何变化,可以用t检验或者z检验)

     

    二.代码实现

      先挖坑,日后填。

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  • 面向规模养殖模式精准养殖技术体系所要求数据完备、数据精准、数据协同和数字化评估方面。 总结而论,精准饲喂体系包含以下几个方面工作:饲养理论基础、硬件设备、软件平台、系统平台、数...

    0.精准饲喂的意义及体系建设
    智慧农业项目建设的重点及初衷即是要对养殖场的生产管理提供信息化技术的支持及详尽、精准的生产意见。精准饲喂作为近些年来规模化猪场兴起的管理手段,在提升生产效率,降低生产成本上具有重要的作用。面向规模养殖模式的精准养殖技术体系所要求数据完备、数据精准、数据协同和数字化评估方面。

    在这里插入图片描述

    总结而论,精准饲喂体系包含以下几个方面的工作:饲养理论基础、硬件设备、软件平台、系统平台、数据分析挖掘几个方面。

    1.理论基础

    • 母猪饲喂管理
      在这里插入图片描述

    根据行业内的知识及养殖场内部生产实际进行母猪在不同阶段的采食进行动态调节饲料种类及饲料用量,最大程度的发挥母猪的繁殖潜能。 同时根据长期收集的数据进行母猪饲喂的调整,做到精细化管理。在这个阶段衡量母猪性能及生产绩效的指标一般是PSY、仔猪出生重、仔猪断奶重、msy、仔猪成活率、配种率等。更细化的指标有泌乳量、仔猪异常等。
    在这里插入图片描述

    **

    • 育肥猪的饲养管理

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    在这里插入图片描述
    (1)“吊架子”育肥法
    也叫“阶段育肥法”是在较低营养水平和不良的饲料条件下所采用的一种肉猪育肥方法。将整个过程分为小猪、架子猪和催肥三个阶段进行饲养。目前使用较少。方法:小猪阶段饲喂较多的精料,饲粮能量和蛋白质水平相对较高。架子猪阶段利用猪骨骼发育较快的特点,让其长成骨架,采用低能量和低蛋白质的饲粮进行限制饲养,一般以青粗饲料为主,饲养4-5个月。而催肥阶段则利用肥猪易于沉淀脂肪的特点,快速育肥。这种育肥方式可通过“吊架子”来充分利用当地青粗饲料等自然资源,降低生长肥猪的饲养成本,但该方法拖长了饲养期,生产效率低,已不适应现代集约化养殖生产的需要。

    (2)前高后低育肥法
    在育肥猪体重60kg以前,按“一条龙”饲养方式,采用高能量、高蛋白饲粮;在育肥猪体重达60kg以后,适当降低饲粮能量和蛋白质水平,限制其每天采食的能量总量。
    ——> 饲喂方法
    自由采食,增重快,沉积脂肪多,饲料转化率低;限量饲喂,饲料转化率高,筒体背膘较薄,当日增重较低。因此若要得到较高的日增重,以自由采食为主;若要追求瘦肉多脂肪少,则以限量饲喂为主。
    理论基础:育肥猪的营养需要及增重逻辑
    饲养实验:大量分析育肥猪的生长数据,料肉比、日增重、饲料原料成分检测等数据,通过数据分析得到育肥猪的增重逻辑,进而制定本场育肥猪的饲喂曲线。
    问题:实验开展较困难。

    估重逻辑
    对猪只的数量盘点及体重、体尺估计是有效开展精准饲喂及衡量生产水平的重要措施。一般而言,猪只的盘点及估重方式有以下几个方法:
    (1)计数
    盘点方式:手工盘点,基于机器视觉的盘点方式
    人工盘点:商品猪根据批次信息来获取,母猪根据耳号信息获取,都需要借助于ERP系统;
    基于机器视觉的盘点方式:图像识别的方式获取一群生猪的个体数;

    (2)估重
    1)传统方式:根据售卖时的生猪体重通过平均摊派到每一天的方式获取猪群的平均日增重,进而估算其他猪只的体重;
    育肥:
    R(平均日增重) = [G1(售)-G0(保育出栏)]/育肥天数
    G(估重)= R*饲养天数 + G0(保育出栏)
    问题:a. 线性增重,无法真实反应日增重情况,死亡率等影响较大;
    b. 误差较大,对于精确把握绩效考核及安排生产不利;

    2)机器视觉方式:
    硬件:双目视觉检测系统(相机及镜头)
    方法:相机猪只图像——>截取生猪猪只轮廓——>点云重构——>获取猪只体尺数据——>估重

    2.硬件架构
    目前在饲喂领域出现的设备基本针对母猪的饲养管理,总结而言有群饲系统和单饲系统。更广泛的有计重设备,如料塔称重、猪只称重、背膘管理设备等。还处在研究阶段有阿里云的ET农业大脑:视觉称重、计数等基于视觉的识别设备。
    群饲系统
    母猪群饲系统以个体身份识别技术为基础,通过及时采集和控制母猪的采食数据,实现对母猪繁殖育种过程的精细化饲喂管理。同时在饲喂站设置自动称重通道并配置个体识别装置及自动称重设施,及时监控母猪体重变化,便于精准调整饲喂量。一般的群饲系统适合群养母猪,在后台的系统根据母猪个体标识设置母猪的饲喂曲线,并应收集母猪的饲喂行为数据。
    单饲系统
    单饲系统不同于群饲系统在于适用于单体母猪的饲喂管理,每个定位栏均安装一个饲喂器,在后台设置每头母猪的饲喂曲线。同时在料槽处设置一个下料感应器,母猪在想吃料时通过触碰下料感应器,每次下料的时间和量均可在后台设置,这样就实现了母猪的自由采食、定量采食、餐次自由。
    估重及数量盘点
    目前开发的估重系统,基本是需要人工把猪赶到称重区域进行称重,对于卖猪环节是必须的。但是精准饲喂的要求是保证在整个饲养过程中实现精细化,需要在阶段性的重要饲养节点进行称重,以优化生产过程。基于机器视觉的估重系统,目前而言还处于研究阶段,而且精度在生产上仍然达不到要求。尤其是个体识别技术精度仍然不及RFID或者打耳缺这些传统技术。

    3.软件架构
    群饲系统和单饲系统的软件平台均是为了方便生产管理人员管理母猪的饲喂,在软件后台根据母猪标识(一般基于RFID)设置每头母猪的饲喂曲线,并且可以查看母猪的饲喂情况亦或是异常标识,精确性的找寻异常母猪,进而针对性的治疗或者其他措施处理异常母猪。

    4.数据集成平台
    (1)构建精准饲喂数据库

    • 母猪阶段饲喂数据:饲喂行为、饲喂量、体重变化、体尺数据
    • 育肥猪阶段饲喂数据:饲喂量、体重变化

    (2)饲喂数据分析平台

    • 成本计算:阶段猪只饲料成本分析
    • 肉料比:育肥猪肉料比分析
    • 饲喂曲线调整

    5.饲喂数据价值挖掘平台
    1).成本分析
    有了饲喂曲线,可以根据存栏情况制定生猪饲养成本框架,进而实时了解猪场饲养成本的变动及结构变化。建立母猪单体、母猪群、育肥猪批次、仔猪批次、保育批次的饲养成本框架。

    2).绩效管理
    有了饲喂成本的结构及框架,可以知道猪群的成本情况,根据既定的成本来制定绩效考核制度;

    3).利润预估
    建立动态的收益评估体系:
    成本基于当前饲喂曲线构建的成本框架;
    p(当前成本) =G( 累积饲料消耗)*p(饲料成本)
    p(预估成本) = G(饲喂曲线)*p(饲料成本)——>建立阶段饲喂成本的限制价(达到一定体重,消耗的饲料应该有一个上限)

    收益基于当前猪价及存栏、体重预估;

    建立每日的动态利润预估体系。更好的评估企业的收益及成本,并且合理的安排资金。

    4)、饲喂与其他生产数据的关联分析

    • 饲喂~环境:环境决策、饲喂调整
    • 饲喂~疫病:疫病风险评估、预警及防控
    • 饲喂~育种:饲喂曲线调整,
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  • 人们对于联网智能汽车的需求也在逐步上升,大量先进技术往汽车上应用,如高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶等,这些新技术也车载网络的带宽有了更高的要求。从而使用以太网技术及中央域控制(Domain)和区域控制...

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    随着汽车电子的日益复杂化以及汽车电子电气架构(EEA)的升级,人们对于联网智能汽车的需求也在逐步上升,大量先进技术往汽车上应用,如高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶等,这些新技术也对车载网络的带宽有了更高的要求。从而使用以太网技术及中央域控制(Domain)和区域控制(Zonal)架构是下一代车载网络的发展方向。

    然而对于自动驾驶技术的实现,涉及到感知、规划、执行三个层面。由于车辆行驶在未知动态环境中,需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位,这其中涉及到各传感器数据的精确时间同步。然后根据传感器捕获的原始数据和已有环境场景,规划车辆从一个位置到另一个位置的路径。最后控制系统发出信号控制车上的电机或者液压执行器执行相应的动作。

    一、传感器数据同步原理

    通过设置唯一的时钟主机给各类传感器提供相同的基准时间。但是由于各传感器设备时钟晶振及数据传输路径不同,需要根据提供的基准时间校准各自的时钟时间,实现时间同步。最后根据校准后的时间为采集数据加上时间戳信息,这样就可以保证同一时刻采集相同的环境信息。

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    图1:传感器时钟同步原理

    那么,怎么解决各传感器设备由于时钟晶振及数据传输路径等不同,怎么根据基准时间校准自己的时间?可以使用PTP/gPTP协议解决各传感器设备时间同步的问题!

    二、PTP/gPTP时钟同步协议介绍

    PTP/gPTP时钟同步协议是基于数据包的时间同步协议。数据传输和时间同步使用同一网络,它描述了如何在基于数据包网络(比如以太网)上分配同步时间(相位、频率和绝对时间)的机制。时钟精度达到亚微秒级。

    三、相关名词及概念

    ▼时钟节点

    构成时间域的各节点称为时钟节点。比如自动驾驶数采套件上的各类传感器。协议定义以下三类:

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    表1:时钟节点类型

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    图2:边界时钟与透明时钟区别

    时钟节点端口

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    表2:端口状态

    报文类型

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    表3:报文类型

    传输延迟机制

    协议中定义了两种机制用来测量时间节点端口之间的传输延迟。

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    表4:传输延迟机制

    P2P机制优化了E2E在实际情况存在网络不对称造成的误差。那是不是我们就尽量P2P机制呢?显然不是!P2P机制要求交换节点都能支持TC或BC模式,否则无法识别和响应Pdelay报文,系统内存在大量普通交换机,采用E2E是更好的选择。

    四、时钟同步原理及传输延迟机制区

    时钟同步原理

    协议的正常执行分为两个步骤:

    1. 建立主从层次;
      所有普通时钟端口通过Announce报文和最佳主时钟(BMCA)算法来建立主从同步层次,处于从状态与处于主状态的端口进行同步。在域中,每个端口检查该端口上接收的所有“Announce”消息的内容,与普通时钟或边界时钟相关端口数据集的内容相比较,以确定时钟的每个端口的状态。
    2. 同步时钟。
      时差修正,延迟补偿。需同步设备时间(T2) = 基准时间(T1)+链路延迟(Delay)+时钟偏差(Offset)。

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    图3:延迟请求响应机制

    延迟请求响应机制步骤:

    1. 主节点向从节点发送Sync消息,并记录发送时间t1;
    2. 从节点收到该报文后,记录接收时间t2;
    3. 主节点通过以下方式将时间戳t1传递给从节点;
      ▶ One-step方式:时间戳t1嵌入到Sync消息中,对硬件处理能力要求较高,快速往Sync报文嵌入时间标签,以实现高准确性和精度。
      ▶ Two-step方式:将时间戳t1嵌入到Follow_Up中。
    4. 从节点向主节点发送Delay_Req报文,用于发起反向传输延时的计算,并记录发送时间t3;
    5. 主节点收到Delay_Req报文之后,记录接收时间t4;
    6. 主节点将t4嵌入到Delay_Resp消息中,从而传递给从节点。
    7. 此时,从节点便拥有了t1~t4这四个时间戳,假设网络对称,由此可计算出从节点相对于主节点的时钟延迟:Delay=(t4-t3+t2-t1)/2,时钟偏差:Offset=(t2-t4+t3-t1)/2。

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    图4:对等延迟机制

    对等延迟机制步骤:

    1. 链路延迟测量从端口A开始,发出Pdelay_Req消息并为Pdelay_Req消息生成时间戳t1;
    2. 端口B接收Pdelay_Req消息,并为该消息生成时间戳t2;
    3. 端口B返回一个Pdelay_Resp消息,并为该消息生成一个时间戳t3;
    4. 为了最小化两个端口之间的频率偏移所造成的错误,端口B在收到Pdelay_Req消息后尽快返回Pdelay_Resp消息;
      ▶ One-step方式:Pdelay_Resp嵌入的t2和t3时间戳之间的差值;
      ▶ Two-step方式:Pdelay_Resp嵌入的t2时间标签,dealy_Resp_Follow_Up嵌入t3时间标签。
    5. 端口A生成接收Pdelay_Resp消息的时间戳t4。端口A然后使用这四个时间戳来计算平均链接延迟。Delay = [(t2–t1)+(t4–t3)]/2,时钟偏差:Offset=(t2-t4+t3-t1)/2。

    E2E与P2P区别

    E2E机制只能从节点往主节点这个方向计算延迟,而P2P机制可以主从节点两端计算延迟。如图5所示。

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    图5:E2E和P2P在边界时钟区别

    E2E机制报文能全部被TC转发,而P2P机制独有的报文不能被转发。P2P机制下TC能把停留时间和沿路径的链路延迟之和将报告给从站。E2E机制下TC能把沿路径的停留时间总和将报告给从站。如图6所示。

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    图6:E2E和P2P在透明时钟区别

    五、应用案例—ADAS数据采集解决方案

    东信在构建精确时间同步系统方面具有丰富的经验,能够根据高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达等各类传感器的特性,构建多种类型数据的处理分析系统,并实现数据的精确时间同步。

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    图7:系统示例

    OK,今天的分享交流就到这里啦,若您还想了解更能多相关内容,欢迎给我们评论留言~

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    传统品牌主在长久的经营中积累了大量的数据,但仅凭经验和人力无法对海量的数据进行分析处理,如何在复杂的互联网环境中实现品牌营销价值最大化成为品牌主亟待解决的关键问题。这就需要网舟科技专门的数据收集、研究技术,使数据能够通过量的积累达到质的飞跃,激活数据价值。

    新媒体是新旧资源的整合,新技术不是新媒介的专利,可以帮助传统广告进入数字化的领域。传统媒体之所以没有被新媒体击败,主要是因为传统广告媒体有其自身的魅力,那就是实物性。

     

    广告公司积极适应此种形式的发展,并且在发展过程当中拓展公司的业务,最为关键的是需要在全新的形式下建立更加完善的服务框架,但是业务的拓展也就要求广告公司的服务框架需要经受全新的考验。

    需要在广告行业的基础上,将人才投入到企业的产品的研发、品牌管理的相关领域当中,并且可以通过这种方式,将公司发展成为一个完全的、更加具有专业化、服务框架更加坚固的公司,例如专业的技术服务型或者是信息咨询型的公司。

    PS:网舟科技长期专注于金融保险、通信、航空、互联网、旅游酒店等行业的电子渠道大数据运营,为客户提供全球领先的电子渠道转型咨询、大数据挖掘和应用定制服务,助力客户互联网转型,提升数字化运营和数据营销能力。

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