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机器学习入门——浅谈神经网络

神经网络是干嘛的?神经网络作为一种非线性的网络模型怼非线性科学进行研究,是一种模仿人类神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。本文通过对基础概念进行讲解,让读者理解神经网络在应用方面的知识内容。

  • 2021-02-13
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深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。经典的神经网络结构,分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台助力新一代智能制造的实践和思考

对两化融合大体系下各种概念和工业互联网平台的理解1.两化融合是战略,智能制造转型升级是目标,不管是传统的信息化系统、工业软件等,还是新兴的CPS、数字孪生、工业互联网平台等,都是智能制造落地的载体,但新兴的后者更为高效、先进、全面;2.CPS偏重技术实现,数字孪生偏重虚实映射,数字中台偏重沉淀复用,工业互联网平台偏重三层架构和PaaS赋能,都是将传统的以应用为中心的“烟囱式”信息化建设,转变为以”数据+模型=服务,内外资源自动优化配置”为中心;3.工业互联网平台是新一代智能制造落地的升级版载体,其本质是基于云(私有/公有/混合)的开放式工业操作系统,以工业大数据和工业机理模型微服务为核心,实现工业技术软件化,是推动设备上云和业务上云的“智造引擎”,是降低开发门槛的“双创舞台”,是汇聚产业生态的“行业智库和工业淘宝” ,它面向使用和开发者 双向,加速物联网+互联网+智联网 三网融合,推动全方位的虚实互进和人机一体。

  • 2021-02-13
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智慧电厂建设方案

智能电厂管控体系包括三个层级:智能设备层、智能控制层、智能管理层;?在役电厂 主要是智能控制层和智能管理层的建设?智能控制层 采用嵌入式智能模块或外挂控制模块,利用高级算法和智能机器模型深度计算分析,对发电厂部分控制系统实现智能优化闭环控制,基于大数据分析的运行优化系统,实现在线开环指导运行人员寻优操作 智能管理层 在管理信息大区将MIS\SIS等系统进行了深度融合建立一体化管控平台,应用物联网、大数据、三维可视化等技术建设智能安防,智能燃料、智能物流、消防、智能环保、设备故障诊断、设备全生命周期管理、可预知状态检修、性能试验等智能管控中心。

  • 2021-02-13
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石化行业智能光纤安全监测系统

石化行业智能光纤安全监测系统,利用分布式光纤振动监测系统和温度监测系 统对管道进行全天候24小时实时在线监测,全面的掌握管道的温度和振动信号变化,同时精准定位事故位置。

  • 2021-02-13
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智能井盖监控器解决方案

智能井盖监控器解决方案,传统井盖通过内嵌无线模块的监测终端 通过NB-IoT 等通信方式连接到云平台。管理人员能在智能井盖管理平台上对接入的井盖进行远程控制、管 理、维护。通过物联网实现远程监控、管理每一个井盖。

  • 2021-02-13
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个人隐私收集检测系统

为了落实《网络安全法》等法律法规,基于“四部”联合制定的《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》,参照《移动智能终端个人信息保护技术要求》等多项国家标准,自主研发了《个人隐私安全检测系统》,进行App中个人隐私的安全检测。

  • 2021-02-13
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IoT设备安全检测系统

《IoT设备安全检测系统》针对IoT设备固件进行无侵入、多维度的风险检测,识别软件安全漏洞,提前发现证书风险、隐私泄露、配置不当等各种安全隐患,最快1分钟完成检测,生成两种模式(在线/word)的可视化检测报告,针对安全风险提供修复建议,提升设备固件的安全防护水平,减少产品发布后的召回、修复及更新成本。

  • 2021-02-13
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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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