正如在第 4.3.1.1 节中介绍的那样,本节的目的是提出一种程序,使得能够估计监测系统故障前的剩余时间(RUL)。因此,S-MFEC 算法一方面用于估计系统的离散状态(当前和未来状态),另一方面通过类似于已观察到的案例(符合方程 [4.21])来动态设置故障阈值。为了清晰简单地呈现,这里假定特征由先前提出的 SW-ELM 算法(第 4.2.2.2 节)进行预测,但对于任何其他预测器,该程序都保持不变。
以下我们尝试通过引入一种新的分区算法以及一种新的系统健康状态评估方法来解决上述提到的问题(第 4.3.1.3 节)。所提出的聚类算法是减法-最大熵模糊聚类(S-MEFC)[JAV 13a, JAV 15a]。它基于(并利用)两种分区算法:
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。
实际操作中,数据处理的主要困难之一与确定在PHM过程中实际有用的特征相关联。首先,尽管保留的特征通常与退化相关,但它们的因果关系并不明确,构建的指标的物理解释并不总是容易的。此外,特征并不是最终步骤,它们必须适应预期的后续处理(检测、诊断和预测)。这是我们可以解决与健康状态估计和故障预测相关的PHM子过程的基础。这些子过程将在接下来的两章中介绍。
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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中国现代城市公园建设整体呈上升的发展态势,至2019年,中国公园数量达到18038个,比上年增加1303个,同比增长7.79%。
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。产业园区作为产业集聚发展和区域经济增长的重要载体,其数字化转型已成为顺应时代潮流、把握发展机遇、提升核心竞争力的必然选择。
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党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理,《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时,也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前,政务智能体应用探索持续推进,将大模型能力与政务场景深度结合,在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力,正成为推动政务智能化发展的重要抓手。
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