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智能制造时代高端PLC之我见

随着工业4.0、智能工厂、工业互联等新概念的不断出现,在工业离散、过程和混合控制行业中,如何合理选择适宜的高端PLC来保障未来工厂的高效性、可靠性、安全性,已成为正越来越多业内有识之士要考虑的问题。当未来工业控制理念逐步被大众理解时,我们需要按照每个项目的具体要求,根据现有先进技术的采用和企业今后发展的愿景,考虑系统在生命周期中的设计、安装、运营、维护、升级和废弃等阶段进行综合评分,选择性价比最优的高端PLC。

  • 2021-04-29
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智能制造时代的三种典型偏见

在搞智能制造的圈子里,有几种普遍存在的偏见。持有这些偏见的,也包括一些知名人士。造成偏见的原因,应该是没有把握好技术创新的规律。

  • 2021-04-29
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智能制造为什么遭遇落地难?

报告首先分析了互联网的作用:对当前企业造成的直接影响是加剧了竞争、减少了利润。这导致制造型企业、尤其是产能过剩的、生产同质化产品的企业面临严峻挑战。

  • 2021-04-29
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基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法_黄兆标

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光通信(VLC)室内定位系统,并通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位坐标。在1 m×1 m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统的实验测试。结果表明,提出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2 cm左右,其定位精度相比于传统三边定位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。

  • 2021-04-29
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基于学习者模型的文本学习资源推荐算法研究_陈鑫宇

为解决学习者在网站中获取文本学习资源的准确性,避免学习者浪费大量的时间和精力等问题,提出并构建了"三位一体"的基于学习者模型推荐系统。首先,该系统通过分析用户行为,把用户分为普通用户和目标用户两大类。然后针对每一类用户使用不同的推荐算法。通过在传统向量空间模型表示法的基础上引入语义相关度,使文本向量模型和学习者兴趣向量模型进行了更新,从而更好地根据学习者的学习兴趣来推荐中文文本学习资源,使推送文本学习资源变得有据可依。其次,通过对这两个模型进行余弦相似度对比,更好地实现中文文本学习资源的个性化推荐。最后,通过在家教服务系统上进行实验仿真,验证了所提算法对推荐准确度的提高。实验结果表明该算法是有效的。

  • 2021-04-29
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物联网和发展现状和趋势

“智慧的地球(smart globe)”就是IBM对于如何运用先进的信息技术构建这个新的世界运行模型的一个愿景。其核心是以一种更智慧的方法通过利用新一代信息技术来改变政府、公司和人们相互交互的方式,以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。如今信息基础架构与高度整合的基础设施的完美结合,使得政府、企业和市民可以做出更明智的决策。智慧方法具体来说是以下三个方面为特征:更透彻的感知,更广泛的互联互通,更深入的智能化。

  • 2021-04-29
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AIPHA大数据全方位保卫内网安全

新时代内网安全挑战;内网安全解决方案“平台产品现状;内瓦安全核心技术问题;”收集不全“ - AiLPHA大数据全方位高保真收集;”检测不准“ - 当前将测方法误报过多;”检测不准“ - AiLPHA大数据改进模型;”检测不准“ - AiLPHA大数据自适应学习;”模型不灵“-AiLPHA大数据改进分析视角;”模型不灵“-AiLPHA大数据资产智能模型;”模型不灵“-AiLPHA大数据账号画像异常分析;”模型不灵“-AiLPHA大数据时序基线异常分析;”处置不解“-AiLPHA大数据资产网络分析;AiLPHA Lambda 大数据技术架构

  • 2021-04-29
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下一代数据资产保护架构分享.EISS2019

? 结构化数据的识别技术:关键字、正则表达式、数据字典、指纹库 ? 非结构化数据的识别技术:指纹库、标签 ? 非结构化数据不适合使用关键字、正则表达式、数据字典的关键原因在于误报率太高,无法进行精确的阻断。另外要求IT基于对业务数据了解的前提下定制策略,而实际情况几乎是不可能的。

  • 2021-04-29
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