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全数字化动模测试系统设计与实现

针对基于IEC61850标准的数字化保护,设计并实现了全数字化的动模测试系统。在保留传统动模测试功能的基础上, 根据数字化变电站的分层结构,对原动模测试系统进行了升级改造,增加了新型数字化保护的测试功能。结合数字化变电站 的技术特点和数字化动模测试平台,分析了数字化保护性能测试的相关内容。该测试平台的暂、稳态运行和数字化保护试验 表明,测试系统采样准确、输出接口规范、测试功能齐全,完全满足数字化保护和其他二次设备的检测需求。

  • 2021-06-28
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融合本体和深度学习的高速铁路应急预案数字化方法研究

应急预案是对高速铁路突发事件进行科学高效处置的核心 ,通常以纸质文本 、电子文档等方式存储 ,存在 着数字化程度不足 、查询效率不高 、全文检索困难 、智能关联性差等不足 。 提出一种融合本体和深度学习的高速 铁路应急预案数字化方法 ,即通过深度学习算法对突发事件消息文本中的类型 、等级 、时间 、地点等关键信息进行 提取 ,采用本体方法对突发事件应急预案进行预防预警 、分级响应 、应急处置 、后期处置 4 阶段数字化构建 ,通过 基于目标树的语义查询智能生成应急处置流程 。 案例分析表明本文提出的方法可以提高应急处置效率和应急预 案数字化管理水平 ,减少突发事件对高速铁路安全运营的影响 。

  • 2021-06-26
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数字化核电厂操纵员监视行为可靠性分析及其应用

为了建立数字化核电厂操纵员监视行为可靠性量化模型 ,在分析电厂数字化主控室设计特征和操 纵员监视行为的基础上 ,结合监视活动过程与规律 ,将监视行为可靠性划分为屏幕间转移可靠性 、屏幕 内信息搜索转移可靠性和信息察觉可靠性 3 部分 。 基于 Senders 的监视理论建立了屏幕间转移可靠性 计算模型 ;基于注意力资源分配理论建立了屏幕内信息搜索转移可靠性计算模型 ;考虑行为形成因子 (PSF)的因果关系 ,基于贝叶斯网络建立了信息察觉可靠性计算模型 ,并给出了“误安注”场景下监视可 靠性计算应用实例 。 结果表明 ,建立的监视行为可靠性模型既能客观地描述操纵员监视过程 ,又能给出 其可靠性量化结果 ,克服了传统方法的不足 ,提高了人因可靠性分析的精度 ,为数字化主控室操纵员监 视行为可靠性分析与工程应用提供了理论与技术支持 。

  • 2021-06-26
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白皮书oracle数据库内存选件pdf-Oracle白皮书

数据库对企业IT系统的重要性不必多言,自面世以来,Oracle数据库就一直作为行业的技术领跑者,携手全球各行各业的客户克服了一个又一个数据挑战。很多IT管理者认同Oracle数据库的领先地位,甚至可以说是Oracle数据库的铁杆粉丝,然而,却有很多人尚不清楚Oracle数据库还有一群同样强大的“小帮手”,那就是Oracle数据库选件。

  • 2021-11-30
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白皮书统一通信和协作的力量335kb-白皮书

IBM公司宣布了一系列大客户和主要的原始设备制造商(OEM)嵌入式软件及经销商协议,这为IBMLotusSametime增加了数百万新用户,使IBM在快速增长的统一通信市场中取得了重大突破。目前,内部采用IBM的统一通信和协作(UC2)平台的大型客户正在不断增加。诸如纽约银行、CelinaInsurance、高露洁、HSBC和英国保诚保险公司等多家跨国公司都选择了LotusSametime来为其员工提供含关键协作特性(如即时通讯、多人聊天和Web会议)的集成的通信功能

  • 2021-11-30
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电信网络人工智能应用白皮书

电信企业数据资源丰富,电信大数据在推动经济发展、改善公共服务等方面,具有广泛的应用价值。电信大数据的应用发展既是促进大数据产业发展的重要内容,也是电信企业转型发展的重要方向。 本白皮书聚焦于电信大数据的应用发展情况,首先通过应用案例分析和实践成果调研等方式,形成国内外电信运营商大数据应用地图,从发展现状、应用优势、发展挑战等方面对电信大数据的应用情况进行了总结描述;然后深入分析了电信大数据应用发展所涉及的技术标准、安全保障、政策条件、法律风险和商业模式等具体内容;最后,针对电信大数据的未来发展趋势做出预判,并从行业和企业、技术和运营等不同角度,提出促进电信大数据价值应用的发展策略。

  • 2021-06-25
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大数据人才盘点在中小企业人才管理中的探索与实践——以A公司为例

大数据人才盘点在中小企业人才管理中的探索与实践——以A公司为例

  • 2021-12-01
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数据中心网络解决方案

未来的互联网将是以云计算数据中心为核心的网络,需要部署大规模集群计算,数万台服务器协同工作,服务器之间东西向流量将成为数据中心的主要流量。

  • 2021-06-28
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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