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炼化企业以预知维修为导向的设备完整性管

中国石化武汉分公司 创造性提出了以预知维修为导向的设备完整性管理体系三维实践架构,发明预知 维修技术工具成功应用,设备管理业务全流程数字化处理,建立设备关键绩效指标体系,配套完成 “专业管理+区域协同”两级矩阵组织架构改革,有效植入设备完整性管理信息平台。

  • 2024-11-19
  • 阅读278

基于运检管控平台多源信息融合的输电线路故障类型诊断方法

《南方电网技术》原创 本文提出了基于运检管控平台的输电线路多源故障信息融合技术,整合形成输电线路不同故障类型下的实际波形数据库及关联信息数据库,利用小波包分析提取不同输电线路故障类型的故障特征值,并采用Adaboost-BP算法实现多源信息融合的故障诊断。

  • 2024-11-19
  • 阅读191

考虑用户舒适度的分散式电采暖调峰优化控制

1)基于分散式电采暖的工作特性,对单体电采暖负荷的响应特性进行分析;其次,采用近邻传播聚类算法将分散式电采暖负荷进行集群处理,并基于等面积定则制定电采暖负荷群的轮换式控制策略, 2)所提优化控制方法为现有峰谷电价机制难以激发电采暖负荷可调控柔性的问题提供了种新的解决方案,并且能够同时保证电采暖用户的舒适度。

  • 2024-11-19
  • 阅读177

数据中台建设路径

数据中台建设是一个分阶段、长期的战略性工程,涉及基础设施搭建、数据整合、处理、服务与安全等多个关键环节。起步阶段,企业需建立IT基础设施,可能通过自建、供应商或云服务实现。积累阶段,重点是数据汇集和数据服务体系的完善,同时搭建实时处理和AI基础设施。发力阶段,数据中台的成熟优势显现,支持深入业务决策和实时数据处理需求。

  • 2024-11-25
  • 阅读254

智慧视频云“雪亮工程”解决方案

通过平安城市和雪亮工程,城乡音视频监控一体化建设完成纵向贯通省、市、县、乡镇村、网格,横向某综治中心、公安指挥中心、政务服务中心数字化城管中心及各服务部门的公共安全视频系统联网应用

  • 2024-11-25
  • 阅读156

智慧消防及消防监管云平台解决方案

以构建智慧消防安全为主线,安全标准化为支撑,监管流程化为抓手,基础信息化为手段,决策数据化为驱动,打造智慧化的综合消防防控系统。

  • 2024-11-25
  • 阅读161

处理不平衡数据的过采样技术对比总结

在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类,忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。

  • 2024-11-18
  • 阅读242

不平衡数据分类中的数据重采样比较研究

机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中,普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法,近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性,对不同类型分类器的作用各不相同。

  • 2024-11-18
  • 阅读237
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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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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