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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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基于物联网的化工园区事故态势感知方法及应用研究

基于对化工园区事故态势感知需求的分析,应用物联网技术进行化工园区信息的采集与监测,在园区内设计无线传感网络,并提出以位置与剩余能量为基础的集中分簇路由协议,之后,借助数据信息对化工园区的事故演化趋势进行动态表征,在事故征兆出现之前提前完成对相关风险与异常情况的感知,最后,构建化工园区事故预警三维结构模型,从逻辑维、时间维与知识维3个维度衡量事故预警结构,明确事故熵预警流程,完成化工园区事故态势感知的应用。

  • 2021-04-25
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大数据背景下县级党政领导干部绩效评价与考核研究

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

  • 2022-01-10
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AI+设备综合效率分析与提升

设备综合效率(OEE)是评价当前设备的运行时间、运行速度、良品率、维修成本的一个综合指标,也是衡量生 产活动中由设备创造的附加价值的尺度。 对某电子产品生产企业 AI 设备综合效率进行了计算与分析,找出了导致 其 OEE 低下的主要原因,并设计了 AI 设备综合效率提升方案,该设计方案的应用实施,使 AI 车间 OEE 水平达到目 标水平,为稳定、高效的生产提供了支持和保障。

  • 2021-06-27
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人工智能时代的法律因应

人工智能时代的来临引发一系列新的伦理与法律问题 ,亟需前瞻预判 、审慎决策 ,及时应对其所伴生的风 险与挑战 。 当下应当对人工智能的发展和应用施加必要的伦理约束与法律规制 ,注意弱智能向强智能演化给现有法律 关系带来的影响 ,重视无人驾驶汽车 、服务机器人等人工智能产品造成损害之际产品责任及责任保险从消费者向生产者 的重心转移 ,健全和改进人工智能监管方式 ,防范自主武器系统的反人道法倾向 。

  • 2021-06-29
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食品科学大数据与人工智能技术

要 大数据技术是指从各类数据中,通过不同分析方法和工具获取有价值信息的能力。 人工智能技术是指研究、开发用 于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术。 大数据技术与人工智能技术相辅相成,大数据是人工智能的基石,人工智 能是大数据应用的体现。 食品科学大数据与人工智能则是将大数据技术、人工智能技术与食品科学交叉融合。 将人工智能 与大数据技术融合到传统食品科学领域中,可以创新食谱并智能推荐,追踪溯源食品,分析用户口味偏好,监控食品安全 等,使得食品科学获得更大发展,并为人们提供更好的服务。 本文阐释当前食品领域大数据与人工智能交叉融合发展现状, 分析其面临的挑战,讨论可行性解决方案,展望食品科学大数据与人工智能技术未来发展趋势。 本文通过抛砖引玉,旨在吸 引更多的大数据和人工智能技术与食品科学相结合,从而更好地预见并服务于未来食品的发展。

  • 2021-06-17
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大数据与美学新思维

大数据改变了科学和认识的范式,同时也对传统美学产生冲击和影响。 首先是关联思维和计算思维的 结合。 大数据在人工智能艺术中的应用,说明艺术中的关联思维可以被算法所表示。 其次是全面性认 识与小样本方法的融合。 全面的数据带来了客观性,使得艺术从专家驱动走向了观众和流量驱动,而 人类在小数据限制下的“隐喻-联想”能力,也为实现人工智能的“大任务”提供了可能。 最后,大数据 技术还可以融合静态思维和动态思维、定性分析和定量分析、理性认识和感性认识等。 但是,我们也要 警惕“数据中心主义”和“数据霸权”,防止大数据造成的审美同一化。 我们应该提升人们的“数据素 养”,用“审美理性”来限制和引导大数据技术的发展。

  • 2021-06-21
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展,以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型(三大常规模型、浅层学习算法)难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息,即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成,能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象,但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题,本文总结安全监控大数据特性,引入长短期记忆深层网络(Long Short-Term Memory,LSTM),提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型,并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心,采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略,从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进,并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景,通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明,与常规、浅层模型相比,多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理,以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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