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【JPC】用于动态过程监测的重排序短期自相关驱动远程判别卷积自编码器

由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。

  • 2024-10-04
  • 阅读1019

【案例】用友PDCMA模式智能制造解决方案(44页 PPT)

生产模式:从以生产者为中心向以消费者为中心转变 生产要素:从正向整合(生产->商业流通->消费)向逆向整合转变(消费->生产)

  • 2024-12-19
  • 阅读142
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  • 45页
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【案例】智慧旅游信息化建设方案(67页 PPT)

县八大景区信息化应用相对滞后,现有信息化应用相对单一,大部分工作需要工作人员现场来完成,需要耗费大量的人力、物力,同时也不便于应对由于客流量突发增加的情况。主要问题体现在如下方面: 信息化应用系统种类单一。除部分景区除有个别实现WIFI覆盖、视频监控系统外,并无其他信息化应用,仍停留于传统的模式,人工、纸质。 信息化建设缺乏整体设计和构思。目前旅游主管部门仅从5A申请硬性要求的角度考虑,并未站在整体角度进行全局设计,导致建设思路零散,不利于后期信息化系统的有机整合。 急需完善基础的信息化应用。如广播系统、火灾监控、车辆指挥调度,这些信息化应用手段都是现代化景区所必需的基础信息化设施。

  • 2024-12-19
  • 阅读249
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  • 68页
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消防通道违法停车报警系统

本消防通道违法占用监测平台旨在利用先进的技术手段,实时监测消防通道的占用情况,及时发现并预警违法占用行为,保障消防通道的畅通无阻,提高消防安全管理水平。

  • 2024-12-26
  • 阅读232
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  • 27页
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中国企业乡村振兴报告评级标准(2026)

中国企业社会责任报告评级始于 2010 年,是中国第一、唯一的第三方报告 质量评价系统。2009 年 11 月,中国社科院钟宏武、张蒽团队发布了我国第一本 企业社会责任报告编写指南——《中国企业社会责任报告编写指南(CASS-CSR 1.0)》,构建了接轨国际、符合国情的企业社会责任信息披露体系,为中国企 业提供了本土工具书。在中国石化股份等企业的建议下,2010 年 3 月,时任国 务院国资委研究局局长彭华岗先生领导业内专家制定我国第一份社会责任报告 评价标准——《中国企业社会责任报告评级标准(2010)》,组建“中国企业社 会责任报告评级专家委员会”(以下简称“评级专家委员会”),负责对企业社 会责任报告进行评级。

  • 2026-02-05
  • 阅读101
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  • 34页
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中国实战化白帽人才能力图谱(2025)

白帽人才应该“能攻善守”。本次图谱对实战化白帽人才能力图谱进行了重大扩充:将 网络安全实战攻防演习中,防守侧人员需要掌握的 52 项能力扩充为 54 项能力;同时, 将攻击侧人员需要掌握的能力图谱,从原有的 108 项能力扩充为 115 项能力。攻防合计 包含 169 项具体能力。

  • 2026-02-05
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  • 60页
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重构企业数智化盈利模式

企业折腾损失巨大:买软件是小代价,路径的折腾损失巨大:时间、机会、竞争力、盈利模式。以员工评价为主导走上项目歧途:员工利益一员工水平一员工评价一项目走上歧路。总经理没有拿到公司总控钥匙:企业要什么?企业要改变什么?我在系统中的位置?软件公司责任:卖软件是软件公司的一种盈利模式,他们没有必要,也没有能力考虑你的竞争力和你的盈利模式。

  • 2026-02-05
  • 阅读117
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转型瓷砖行业:探索印度瓷砖产业

截至2024年,印度是全球第二大陶瓷砖生产国、 消费国和出口国。2024财年,印度陶瓷砖产业市 值达到6200亿卢比(约69.9亿美元),国内消费 量约为2000万平方米,价值约4200亿卢比(约47 .3亿美元),出口量达5900万平方米,价值2000 亿卢比(约22.5亿美元)。这一成功建立在技术 创新、多元化和政府持续支持等坚实基础之上, 引领着数字化转型和持续增长。

  • 2026-02-05
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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