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多工厂环境下考虑个体利益的多目标协同生产计划模型及算法_景熠

针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型。在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标。结合模型结构特点,基于快速非支配排序遗传算法,设计了相应的求解过程。最后,通过一个算例验证表明,本文设计的计划模型和求解方法,不仅可以从网络集成角度协调各个工厂的生产、库存和运输活动,而且能够实现整体利益和个体利益非一致性的最小化。

  • 2021-05-06
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

  • 2021-05-06
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油条智能识别分拣解决方案

油条已有近千年历史,是中国著名的传统小吃。但是,目前油条的制作主要还停留在半人工半机械的加工模式,既存在安全问题,又不是随时可以吃到的小吃。油条相比与其他面食,制作过程相对复杂,且受气温影响较大。而且,油条面坯制作成型大都采用手工制作,存在面坯形状不均匀、重量差异大及制作速度慢的问题,严重影响了油条产品的工业化生产。 随着社会快速发展,人们生活节奏的加快,肯德基、必胜客、德克士、真功夫、永和大王等知名餐饮企业成为人们的首选。在需求发展的大形势下千味央厨、思念等大型速冻食品生产企业占尽先机,凭借其独立的运营机制和优秀的商业模式迅速发展壮大。作为深耕多年的食品行业,不断提升的产品质量,是公司发展的重要因素。60g油条存在尺寸与外观缺陷,目前只是通过人工目检的方式进行筛查,目前产线的产能为800根/min,如果要满足这么大的产能就需要招聘大量的人力,这对企业来说也具有一定的负担,需要引入视觉检测方案对产线进行升级。

  • 2021-04-28
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基于CRT分类算法的用户画像分层模型_以银行借贷用户为例_孙铁柱

【目的/意义】随着"互联网+"的推进,网络借贷市场越来越完善。由于借贷市场信息不对称导致了道德风险问题,因此对借贷用户进行风险预测有助于市场的完全竞争,促进小额借贷企业发展。【方法/过程】以access为平台搭建借贷用户的数据库对借贷用户进行画像描绘,并通过C5.0与CRT分类算法对借贷用户信息进行分类,最终实现对借贷用户风险进行预测。【结果/结论】建模后发现,影响借贷用户风险的主要分为主观因素即受教育程度以及客观因素即用户的资金能力表现为本期账单金额以及预借现金额度,通过对模型进行调整,最终实现79%的预测准确率。

  • 2021-04-25
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5GC-V2X车联网解决方案

我们在通信网络、IT、智能终端和云服务等领域为客户提供有竞争力、安全可信赖的产品、解决方案与服务, 与生态伙伴开放合作,持续为客户创造价值,释放个人潜能,丰富家庭生活,激发组织创新。 华为坚持围绕客户需求持续创新,加大基础研究投入,厚积薄发,推动世界进步

  • 2021-04-23
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互联网+能源大数据建设运营方案

横向多源互补”指电力系统、煤炭、石油系统、供热系统、天然气供应系统等多种能源资源系统之间的互补协调,突出强调各类能源之间的“可替代性/互补性”纵向源-网-荷-储协调,实现能源资源的开发利用和资源运输网络、能量传输网络之间的相互协调,实现电力需求侧管理进一步扩大化成为全能源领域的“综合用能管理”。

  • 2021-04-20
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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算(MEC) ,在实际部署的商业用例中,上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
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云看板可视化解决方案

灿态鹰眼云看板是一款可以应用于任何工厂车间展示大屏的产品。这款产品灵活易用,支持手机、PAD、PDA、PC等设备,具有强大的接口API功能,可以和任意的系统对接,直观呈现系统数据到车间大屏上。助力企业快速实现信息化,打通信息孤岛。

  • 2021-04-09
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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