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大数据中的管理问题_基于大数据的资源观

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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基于克里金模型和遗传算法的楔横轧连杆毛坯优化_黄超群

以DEFORM-3D数值模拟和遗传算法为手段,以连杆楔横轧制坯工艺作为研究对象,将展宽角、成形角、第一把楔的高度、初始坯料温度作为设计变量,将第一主应力作为优化目标,利用克里金模型构建设计变量和优化目标之间的映射关系,利用遗传算法对克里金模型进行全局寻优。得到了连杆毛坯楔横轧工艺的最优参数组合,即展宽角为32°、成形角为8. 99°、第一把楔的高度为6. 21 mm、初始坯料温度为1200℃。最后,将得到的最优工艺参数用于数值仿真和实验验证。结果表明,优化后的工艺参数使得中心区域最大第一主应力从77 MPa下降至35 MPa,并且消除了原有工艺毛坯中心区域出现的裂纹缺陷。

  • 2021-04-25
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题,提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量,识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方,在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法,利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标,识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征,其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正,以防止模型特征丢失。实验结果表明,对于实验所采用的哑铃模型,所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点;对于龙猫模型和椎体模型,该算法可以识别出所有模型特征,并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度,在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下,分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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最新油气储运技术进展与趋势

为明确油气储运技术的发展现状和研究进展,掌握技术的实际应用状况与未来 展趋势,对多家储运技术领先的国际公司、专业期刊、会议进行调研,从油气 储运管道安全管理、管道检测与维护、智能管道、天然气存储等领域进行分析。 新冠肺炎疫情影响下,中国油气储运行业迎来了机遇和挑战。油气储运技术不断完善,保障油气储运过程中管道完整性与可靠性的安全管理系统、缺陷检测、维护与储存等技术有了新的突破,监检测技术不断完善,智能管道得到快速应用和推广,数字孪生等新兴技术应用效果初见端倪,油气战略储备库正在大力 建设。

  • 2021-04-16
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应急广播平台整体规划建设方案

广播具有覆盖面广、操作方便等优势,是进行应急通知的重要手段,应急广播村村响系统系统采用“FM调频广播+控制信号+有线电视传输网络+接收终端”的共缆传输模式

  • 2021-03-29
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智能工厂安全生产AI监管系统方案

随着AI技术的成熟及普及,安防领域迎来新的发展机遇。权威机构统计,2018年安防市场规模达7000多亿,但AI安防只占整个市场规模约6%,渗透率低。预计在“十三五”期间,安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级。至2022年,安防行业市场规模将达到近万亿。

  • 2021-03-20
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预训练的应用挑战与实践探索

预训练模型在NLP大放异彩,并开启了预训练-微调的NLP范式时代。由于工业领域相关业务的复杂性,以及工业应用对推理性能的要求,大规模预训练模型往往不能简单直接地被应用于NLP业务中。本文将为大家带来小米在预训练模型的探索与优化。

  • 2021-03-25
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数字化解决方案-汽车行业数字化工厂建设

汽车行业经历了从大批量流水线生产到平台化生产,这种平台化生产模式既考虑了产品的共性,同时也兼顾了客户个性化需求和企业的生产能力,大幅度降低汽车制造成本。同时,平台化生产模式极大地提升了汽车模块化、标准化和柔性化生产能力。随着汽车产品“新四化”以及市场需求多样化性,汽车开发与制造越来越复杂,因此,大量的智能创新技术开始广泛应用,以此提升汽车研发能力、生产过程管控能力、柔性化生产能力、灵活的供应链体系、高品质的质量保证以及 OEM 和供应商协同能力等。

  • 2021-03-07
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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