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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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基础电子元器件产业发展行动计划(2021-2023年)

信息技术产业是关系国民经济安全和发展的战略性、基础性、先导性产业,也是世界主要国家高度重视、全力布局的竞争高地。电子元器件是支撑信息技术产业发展的基石,也是保障产业链供应链安全稳定的关键。当前我国电子元器件产业存在整体大而不强、龙头企业匮乏、创新能力不足等问题,制约信息技术产业发展。面对百年未有之大变局和产业大升级、行业大融合的态势,加快电子元器件及配套材料和设备仪器等基础电子产业发展,对推进信息技术产业基础高级化、产业链现代化,乃至实现国民经济高质量发展具有重要意义。为深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,持续提升保障能力和产业化水平,支持电子元器件领域关键短板产品及技术攻关,特制定本行动计划。

  • 2021-02-13
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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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