陕煤集团建成煤炭行业首个智慧园区

智慧煤矿是将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、机器人化装备等与现代矿井开发技术融合，形成矿井感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制的完整智能系统，实现生产过程智能化运行。同时还包含了对生活区的智能化改造，让员工生活在智能科技中，即使身处偏远矿区，也可感知时代脉搏。

2021-04-25
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探索煤炭智慧物流的发展路径

近年，不少山西企业寻找运煤新思路，探索打造智能化大宗物流运输的路径。山西国际物流有限公司（以下简称“山西国际物流”）自2011年9月成立以来，以铁路煤炭物流网络为基础，先后投资建设了瓦日线兴县蔡家崖集运站、长子南集运站和太中银铁路文水海威集运站，为实现煤炭的铁路运输提供了基础设施保障。

2021-04-25
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信息系统安全维护操作规程

为保证我站信息系统安全，加强和完善网络与信息安全应急管理措施，层层落实责任，有效预防、及时控制和最大限度地消除信息安全突发事件的危害和影响，保障信息系统设备（数字微波机、复用器、解码器、实时控制、信号监测电脑、资料库电脑等）设备设施及系统运行环境的安全，其中重点把维护本站节目传输网络系统、基础数据库服务器安全放在首位，确保信息系统和网络的通畅安全运行，结合实际情况，特制定本应急预案。

2021-04-25
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我国人工智能领域发展动态与趋势研究

明确人工智能的定义，以时间维度分析人工智能在国内的发展历程，并对人工智能产业链进行全面探究，在探讨人工智能机遇与挑战的基础上，分析人工智能的未来发展趋势。

2021-04-25
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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

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IT与OT网络安全态势感知平台联合开发技术与实践

基于企业对信息（Information Technology，IT）系统和工控（Operation Technology，OT）系统网络安全态势感知平台的实际需求，研究提出 IT 和 OT 网络安全态势感知平台联合开发技术架构，并根据工程实现难易度提出部分功能融合和全面功能融合两种技术路线，同时在企业成功进行了实践应用，形成了覆盖 IT 系统和 OT 系统的“感知—预警—评估—处置”全流程的网络安全管理体系，有效提升了企业的网络安全管控能力。

2021-04-24
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变电站自动化系统无线监控解决方案

近年来，在新建的110KV及以下变电站中，通常实现无人值守或集控，220KV及以上变电站实现综合自动化；老的变电站也大多进行了改造。上述技术升级和改造主要是针对变电站电气二次部分进行的，当变电站一次设备出现故障或异常时会直接影响电能的传输、变换与分配等问题。目前，对电气设备的故障诊断主要依靠计划检修和平时巡检，如果设备突然出现异常或存在潜伏性故障，事实上大多情况我们都不能及时处理，使电力系统供电可靠性降低。利用“在线监测技术” 能够及时发现设备隐患，为迅速排除故障，节省检修时间，提高电力系统安全、稳定运行。

2021-04-24
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。