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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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污水处理厂的能源与资源回收方式及其碳排放核算以芬兰Kakolanmki污水处理厂为例

索 切 实 可 行 的 资 源 与 能 源 回 收 方 案 、实现污水处理的碳中和运行,是污水处理领域的重要发展方 向。北欧国家一些污水处理厂已凭借污泥厌氧消化产甲烷(CH4) 并热电联产(CHP)、以及余温热能利用等技术实 现了能源的回收利用

  • 2024-05-10
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开关电源原理和设计

随着电路电子技术的发展在不断发展,世界范围内已经形成实用化的产品。它主要面向在大负荷下回馈电力较大的钢铁加工生产线。此外,还可应用于造纸、薄膜生产线的收卷机等存在长时间电力回馈的用途。锅炉鼓风机等需要较高响应性能的用途也将存在相应的需求。

  • 2022-01-17
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智能化弱电CAD施工图如何设计?这样做出来的图甲方挑不出毛病

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  • 2021-12-13
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元宇宙&Web3—正在经历的重要变革

7月19日消息,《时代》杂志发布最新一期封面文章《元宇 宙将重塑我们的生活,让我们确保元宇宙变得更好》,文 章指出在 2022 年的前六个月,元宇宙这个词已经在美国 SEC的监管文件中出现了 1100 多次,而在 2021 年仅有 260 次。除了Facebook 将名称更改为“Meta”,世界上 另外六家最大的上市公司(亚马逊、苹果、谷歌、微软、 英伟达、腾讯)也一直在忙于为元宇宙做准备

  • 2022-08-18
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基于机器学习和智能优化算法的压力传感器补偿技术研究

基于机器学习和智能优化算法的压力传感器补偿技术研究

  • 2022-06-14
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CJJ/T275-2018市政工程施工安全检查标准

CJJ/T 275-2018 市政工程施工安全检查标准

  • 2022-05-10
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广东骏亚电子科技股份有限公司首次公开发行股票招股说明书

广东骏亚电子科技股份有限公司首次公开发行股票招股说明书

  • 2022-03-30
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竞争对手分析

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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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