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工业互联网+安全生产

“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用，增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力，加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变，，提升工业生产本质安全水平。工业互联网平台是通过集聚效应，承载海量设备、系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力等工业资源的互联网汇聚共享平台；是向连接海量设备，自身承载工业经验与知识模型，对接工业优化应用，并在企业内部和企业间进行网络化协同优化的工业云平台。利用工业互联网平台，还可以催生制造业众包众创、协同制造、智能服务等一系列互联网新模式新业态。

  • 2021-02-13
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国家安全监管总局工业和信息化部186号文

为认真贯彻落实《国务院关于进一步加强企业安全生产工作的通知》( 国发(2010)23 号，以下简称国务院《通知》) 精神，推动危险化学品企业(指生产、储存危险化学品的企业和使用危险化学品从事化工生产的企业)落实安全生产主体责任，全面加强和改进安全生产工作，建立和不断完善安全生产长效机制，切实提高安全生产水平，结合危险化学品企业(以下简称企业)安全生产特点，制定本实施意见。

  • 2023-12-04
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案；总结LDA和狄利克雷多项混合模型（Dirichlet Multinomial Mixture,DMM）在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究；对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

  • 2021-06-17
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智慧水厂系统|自动控制方案+三维展示系统

中共中央总书记习近平指出，要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。 无论是国家政策还是地方政策、规划，水务都是不可或缺的重要一环，水务行业既涉及生产，又服务于大众，同时还有上游保护、下游环保等职责。水厂作为具有一定政府职能的企业，当前有很多企业都在努力探索，工业4.0时代的大幕已经展开，制造业在完成了机械化、电气化、自动化之后，智能化将以前所未有的力量为其带来深刻变化。随着技术的不断推进，智慧水厂系统在水务领域将为水厂的运营带来更多的改变。

  • 2021-06-02
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顾荣：开源的虚拟大数据存储系统Alluxio的功能与使用案例介绍

●基本组件 - Master-Worker 定时心跳通信，管理系统状态 - Worker内部 利用Cache机制，将热数据置于MEM - Alluxio-UFS 定期备份数据 - Client-Alluxio Client从Master获得文件元数据信息 若文件数据在Alluxio中，从本地或远程Worker上读取 若文件数据不在Alluxio中，从UFS 上读取

  • 2021-04-17
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iWorker云MES

云MES帮助企业解决生产的问题，基于MES管理+云平台储存+大数据运算而来，区别于一般管理系统，云MES操作运行不需要独立的服务器去储存和运行，而是通过云端进行数据、储存、运行，最后将计算完的数据在MES系统上呈现，呈现端普遍为PC、手机。

  • 2021-03-31
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布（λ=1,2,3,4）的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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