基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

2021-04-25
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京东京东物流的区块链创新实践之路

京东物流是以降低社会物流成本为使命，致力于将过去十余年积累的基础设施、管理经验、专业技术向社会全面开放的全球供应链基础设施服务商。京东物流是全球唯一拥有中小件、大件、冷链、B2B、跨境和众包（达达）六大物流网络的智能物流企业。围绕“短链、智能、共生”，京东物流坚持“体验为本、效率制胜、技术驱动”，携手社会各界共建全球智能供应链基础网络（GSSC），打造供应链产业平台，为客户提供全供应链服务和技术解决方案，为消费者提供“有速度更有温度”的高品质物流服务。

2021-04-22
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智慧制造——AI技术，智能洞察

自动化工厂前进了一大步。它可以对硬件和软件机器人设定指令，统一执行任务，避免人为错误。因此，实时分析的准确度更高，而且可以打造更高级的预测模型。实际上，生产自动化和机器人融入制造流程已有几十年的历史了。然而，由于智能化程度不足，成就终归有限。通常，制造自动化主要依赖于控制系统和编程语言，无法充分适应内外环境不断变化的复杂情况。孤岛式的机器人或设备或许可以高效执行自己的任务。但此类机器人或设备无法优化客户订单，甚至会显著影响整个生产设施的总体设备效率（OEE）。

2021-03-24
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

2021-04-25
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题，建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型，同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中，使用一种特定启发式函数，并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明，该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法，验证了模型和算法的有效性。此外，该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍，具有一定的生产指导意义。

2021-04-22
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城市大脑助力城市治理智能化转型升级

随着大数据技术的迅速发展和广泛应用，构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新机制，为新时代城市管理赋能增效提供技术支撑，是贯彻落实习近平总书记重要指示精神的生动实践，也是提升城市精细化管理水平的必由之路。“本刊策划”特邀相关领导和专家撰写文章，分析城市大脑发展趋势，介绍大数据应用实践，为推动城市治理智能化转型升级提供经验。

2021-04-18
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打造智慧型全媒体生态体系赋能智慧城市建设——苏州广播电视总台_广电+科技+文化_模式探讨

根据中办、国办下发的《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》要求，“要按照资源集约、结构合理、差异发展、协同高效的原则，完善中央媒体、省级媒体、市级媒体和县级融媒体中心四级融合发展布局”。经过6年的媒体融合实践，苏州广电借势城市发展新定位和日趋紧密的一体化效应，叠加聚合纵向、横向备类资源，搭建更加开放的合作平台，扣1造产业互补共进、功能互利共享、具有协同增强效应的生态伙伴关系，有效探索广电媒体融合转型的苏州模式。

2021-04-19
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谈谈如何制定完整动态的数据治理框架

随着组织继续变得更加数据驱动，它们的成功最终将取决于维护和使用数据的一致视图的能力。更好的数据——以及对这些数据含义的更清晰的理解——可以推动洞察力，帮助你每天做出更好的决策。数据治理框架的组件为各种规模的企业建立和维持有效的数据治理计划提供了一个全面的结构。有了这些元素，您就可以向组织中的所有用户提供可信的、及时的、高质量的数据。并创建数据，推动一个更有效，高效率和反应迅速的组织。

2021-04-05
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