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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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面向5G移动网络绿色通信关键技术研究

随着中国4G LTE牌照的发放,基于蜂窝结构的无线网络又一次借助新的技术提高了网络整体性能。而智能机的普及、移动互联网的热潮,层出不穷的手机新应用、新业务、用户新体验的形成,以及移动通信的新系统需求等,不仅造成了无线蜂窝网络的大量流量需求、更严格时延需求,更将会带来巨大的能最消耗。

  • 2021-04-17
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F在滴滴出行的应用与实践

在滴滴,所有的数据基本上可以分为四个大块: 1、轨迹数据:轨迹数据和订单数据往往是业务方特别关心的。同时因为每一个用户在打车以后,都必须要实时的看到自己的轨迹,所以这些数据有强烈的实时需求。 2、交易数据:滴滴的交易数据, 3、埋点数据:滴滴各个业务方的埋点数据,包括终端以及后端的所有业务数据, 4、日志数据:整个的日志系统都有一些特别强烈的实时需求。

  • 2021-04-17
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设,技术人员在极少的投入下,就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
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存储与计算分离-京东在Elasticsearch上的实践

2015 年起 Elasticsearch 在京东开始大范围应用,本次分享会介绍 ES 在京东的使用场景,以及随着业务的飞速发展, ES 架构随之进行的升级改造历程;最终借助于 ChubaoFS 的使用,实现读写分离以大幅降低资源使用成本以及运维成本

  • 2021-04-17
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打造金融级智能中台的数据底座-王志勇

蚂蚁金服在 AI(人工智能)方面的技术演进经历了“从无到有”,再“从有到无”的过程,这个“无”是指“无处不在”。目前,AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务,同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设,打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力

  • 2021-04-17
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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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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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2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮,没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩,这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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重卡超充化、运动域智能化助力电动汽车产业高质量发展

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

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