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中服云机床生产监控系统-产品介绍（24.11折页）

中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。

  • 2024-11-04
  • 阅读579
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中服云物联网平台4.0版-产品介绍（24.11折页）

中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。

  • 2024-11-04
  • 阅读625
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中服云智能楼宇系统-产品介绍（24.11折页）

中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。

  • 2024-11-04
  • 阅读609
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央国企数字化转型方法论与案例

央国企数字化转型方法论与案例

  • 2025-02-04
  • 阅读247

Energy基于自关注机制的CNN-LSTM模型的油井产量预测

为了克服目前油井产量预测研究中的不足，我们提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和自我注意机制（SA）的组合模型（CNN-LSTM-SA）。CNN-LST’M-SA模型由五个部分组成：输入层、CNN模块、LS’T’M层、自我关注层和输出层。在该模型中，CNN用于提取输入数据的时空特征，LSTM用于提取相关信息，SA用于捕获内部相关性。与传统的机器学习方法相比，如线性回归（LR）支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、XGBoost和反向传播（BP）神经网络；以及LSTM、LST'M-SA和CNN-LSTM等深度学习方法，CNN-LSTM-SA模型可以更全面地提取油井生产数据中隐藏的时空特征。它能够更精确地挖掘油井生产数据中的内部相关性，从而提高油井生产预测的准确性。更具体地说，在现有的方法中，CNN-LSTM-SA模型在适应油井生产的基本趋势和预测油井生产的具体值方面表现最佳。卷积神经网络、长短期记忆、自我注意机制、油井生产、预测

  • 2025-02-05
  • 阅读553

控制系统-PID控制术语

PID 控制器是完整的物理设备或软件对象，它们可以让系统以合适的速率和精度响应控制输入，从而实现优化的运行效果。

  • 2025-02-05
  • 阅读316

神经网络反向传播算法的核心公式推导

这个公式是反向传播算法的核心公式。 它描述了如何将第 l+1 层的误差逐层传递回第 l 层，是神经网络反向传播算法的核心之一。 如果不会推导这个公式，也不影响神经网络的学习，直接记住它就行。但如果想更深入地进行理解，那就请继续往下看，我们一起来推导这个公式。 要推导这个，我们需要从神经网络的前向传播和反向传播的基本公式开始。（这里只推导这个数学公式，不对神经网络反向传播算法作介绍。）

  • 2025-02-05
  • 阅读788

智慧路灯延申解决方案

智慧路灯是指通过应用先进的电力线载波通信、Zigbee无线通信、3G通信、云计算、物联网、移动互联网等技术，实现对路灯的远程集中控制与管理，并根据车流量自动调节亮度、远程照明控制、故障主动报警、灯具线缆防盗、远程抄表等功能，能够大幅节省电力资源，提升公共照明管理水平，节省运维成本。

  • 2025-02-05
  • 阅读142
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