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基于生产大数据的水轮发电机组故障诊断系统

为解决水轮发电机组传统故障诊断技术准确度不足的问题,并实现水轮机故障诊断技术的生产数据融 合。董箐发电厂作为首个水电远程诊断试运行项目,通过建立大数据服务引擎,实现了电厂级全业务、全类型数据 资源集中整合、存储、分析的远程诊断平台,取得了显著的经济效益和应用价值,为向企业级推广大数据分析技术 提供了技术支持。基于生产大数据的设备状态监测故障诊断技术,将有利于电厂专业技术人员及时发现设备运行 中存在的缺陷故障及确定大修目标,降低电力企业检修成本、提高电厂可用系数、延长设备使用寿命、增加发电能 力、确保发供电可靠性等,可以预见,预知性检修这一先进的技术和管理体制必将在我国电力行业中得到越来越多 的推广和应用。

  • 2021-06-23
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基于Cesium的智慧园区三维可视化系统设计与实现

为实现对园区内部强弱电信息的实时监控,基于 Cesium 的智慧园区三维可视化系统及开源WebGIS 软件中的 Cesium 技术对二三维一体化的 GIS 智慧园区系统的设计与实现进行了研究讨论。该系统采用标准 B/S架构,利用 MySQL数据库解决了三维模型的属性数据、空间数据以及模型存储问题,同时采用 HTML、Java、CSS、Ajax、Echarts等编程技术,实现了三维模型数据处理、场景漫游、园区信息展示、平台查询等功能。实际应用表明,该系统对智慧园区内强弱电信息的监控效果显著,能有效推动智慧城市的发展,并为其提供新的研究思路

  • 2021-06-23
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基于533总体架构的新疆生态环境监测大数据系统建设方案研究

提出了新疆生态环境监测大数据系统建设目标及基于“5 + 3 + 3”架构模式的生态环境监测大数据系统建设方 案。 通过大数据系统建设,实现各类生态环境监测数据的收集、汇总、存储、共享,以及对各类生态环境监测数据进行 深度挖掘、关联分析和趋势分析,充分发挥生态环境监测大数据在生态环境保护监管、决策及公众服务中的作用。

  • 2021-06-23
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基于大数据车辆模拟运行及日志收集仿真研究

:中国汽车保有量呈井喷式上涨,需要面对越来越多的车辆违法行为,如超速行驶、遮挡牌照、套牌、占道等等。 针 对这些问题,传统的车辆稽查方式显得力不从心,存在数据单一、实时性差、离线分析为主等缺点。 为减轻交管部门的车 辆稽查压力,构建了以大数据实时分析技术为基础的车辆模拟运行及日志收集仿真模拟系统。 该仿真模拟系统采用 Flume、Hadoop 框架和 Redis 集群,参照城市街道布局设计,不仅对海量车辆的超高并发度运行和城市交通进行了模拟,还 对车辆日志信息进行了实时收集。 以此为依据,构建的车辆模拟运行场景,可以有效地提高车辆稽查效率。 该系统为数 据量较大的行业提供了一种解决问题的思路,用同样的方法可以为城市旅游、城市产业分布等进行场景模拟,进而调整旅 游服务、产业调整等方案。

  • 2021-06-23
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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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基于区块链技术的物联网风险预警研究_张双双

部分物联网预警方法由于未使用区块链技术,存在预警准确率较低,误警率较高的问题,因此提出了基于区块链技术的物联网风险预警方法。运用相同信道多个节点为网络信息签名,保证网络信息的正确性,运用网络信息区块链式存储结构获得正确的网络信息区块链账本;通过正确的网络信息区块链账本构建评估体系的网络分析结构,再使用网络分析法获得权重矩阵;利用灰色模型确认单因素模糊评价矩阵;将权重矩阵与单因素模糊评价矩阵相乘得到物联网风险预警的模糊综合评价矩阵,按照评估等级确定物联网风险预警等级。经验证,该方法能够准确预警物联网风险等级,存储网络信息和追溯信息的资源花销与时间消费较小,风险预警准确性较高误警率较低。

  • 2021-06-23
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集成电力大数据日志分析模块的信息系统研究

为了保障国家电网的信息系统高效运转,以及实现在电力大数据状态下的日志分析要求,该文提出一种基于 K-最近邻算法的未知攻击识别算法。该算法可以高效地判断信息系统服务是否存在异常,关键文件是否被非法修改以及 异常外联等行为。在该算法的基础上,实现了信息系统运行态势感知和全息智能处置系统。实验表明,该算法很好地支撑 了系统的工作,同时也提高了日志分析的高效性。

  • 2021-06-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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