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智慧物流园区综合解决方案(54页 PPT)

地磁方式记录园区内所有装卸车位总数 物流车辆进入时进行园区车位引导，方便指挥调度 对单个车位进行车位抓拍相机抓拍，并按一定周期巡检，记录卸货车辆停留时间并录入系统 多个场区、或者异地运输时，通过系统内记录的发货时间，计算运输过程是否顺利，监管司机运输行为’

  • 2024-10-09
  • 阅读168
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  • 54页
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智慧园区3D物流园区规划系统解决方案（24页 PPT）

20世纪下半叶，由于科学技术的不断进步和经济的不断发展，人类开发和利用自然资源的规模在迅速扩大，货物运输量急剧增加，运输业得以迅速发展，企业面临着缩短交货周期、提高产品质量、降低成本和改进服务的压力，市场竞争日益激烈。为了适应不同层次的消费需求，零售业中连锁经营、专卖店、无店铺销售等各局特色的业态应运而生，为商品流通提供了多样化的渠道，促进生产、销售结构发生了变化，同时也推动了流通环节的高效化和重新组合。作为物流结点的仓库从原来单一保管功能迅速向收货、分货、装卸、加工、配送等多种功能方向发展，港口、码头、汽车和火车货站、机场货站、城市仓库等物流结点都在扩展自己的功能，逐渐演变为现代的物流配送中心、物流园区。政府、社会、零售业、批发业以及生产厂商都积极投身于物流园区的建设。

  • 2024-10-09
  • 阅读179
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  • 24页
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IEEESENSORSJOURNAL基于深空时网络和典型变量分析的工业过程质量相关故障检测方法

现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。

  • 2025-01-11
  • 阅读491

IEEETASE基于质量相关时空信息分析的全厂工业过程多单元协同监测

现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。

  • 2025-01-11
  • 阅读552

IJMMMLF精炼过程钢水温度预测的可解释机器学习模型

钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算

  • 2025-01-11
  • 阅读341

PSEP基于平稳特征的协整堆叠式自动编码器模型用于非平稳过程监测

在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

  • 2025-01-11
  • 阅读417

中国移动-智慧园区项目安装集成指导手册（60页 WORD）

为满足园区智能化的需求，在建设各智能化子系统的基础上，从顶层设计整体规划出发，建设部署智慧园区管理系统，目标是将所有智能物业终端设备融为一体，进行全局化管理。系统通过接口和协议与各个智能终端设备对接实现数据和功能在系统层进行集成和有机整合。

  • 2025-03-05
  • 阅读619
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中银证券-人工智能行业深度报告：“元年”之后，再看大模型应用商业化进展

市场在等待大模型顺利商业化。以 2022 年 11 月 30 日 OpenAI 发布 ChatGPT 为标志，生成式人工智能（AI 大模型）一跃进入新的时代，随后的 2023 年也被认为是生成式 AI 的“元年”，市场深刻体会了这波创新概念与技术的早期冲击。我们认为，一项新技术如果顺利发展，一般会经历“技术突破—早期商业化试点—商业化范围扩大—全面发展成熟”的过程。目前 2024 年大致过半，在二级市场相应概念股价大起大落之后，业界普遍正处于对 AI 大模型广泛商业化的深入期待之中。

  • 2025-03-05
  • 阅读320
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  • 21页
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