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云智慧云制造——“互联网+制造业”的一种智造模式和手段

云智慧云制造——“互联网+制造业”的一种智造模式和手段

  • 2021-09-18
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智能交通信号灯控制系统的分析与实现

智能交通信号灯控制系统的分析与实现

  • 2021-09-13
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基于Apache Spark的配电网大数据预处理技术研究

随着配电网采集的数据规模日益增大,如何高效地预处理配电网数据成为目前配电网数据分析面临的 重要问题之一。考虑到配电网大数据的复杂性,提出了基于Apache spark的大规模数据并行预处理的方法。 首先,为了更有效地处理配电网大数据,以spark为计算引擎搭建了大数据并行计算平台;接着,分析了目 前配电网大数据面I临的一些普遍性问题,提出了针对这些问题的数据治理方案;然后,结合spark计算引 擎,介绍了配电网大数据预处理的具体流程;最后通过实验验证了数据预处理对配电网数据预测的精确度提 升,以及分布式计算平台在数据预处理方面的速度优势。

  • 2021-06-22
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基于计算机视觉的智能仓储图像识别系统设计与实现

仓储管理智能化是提升仓储管理精益化水平的重要手段。文章基于人工智能典型技术——计 算机视觉,研究适用于多目标识别与变化检测的高准确度实时智能仓储图像识别系统。利用图像采 集设备,实现机器与人眼的互动,对仓储物料设备进行图像化管理,自动识别流转物料的缺陷问题和 基本信息,提供智能检索、质量检验等功能,有效解决目前单独依赖 RFID 技术对人员能力要求较高、 工作量大,RFID 标签整体成本投入高,不能有效管控出入库物资设备质量的问题。通过将智能仓储 图像识别系统与 RFID 技术相结合,提升出入库仓储物料的质量,提高电网安全运行能力,为仓储管 理降本增效提供技术支撑。

  • 2021-06-22
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物联网视角构建产业新格局

物联网被称为继计算机,互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮,其概念自提出以来,就受到世界各国的广泛关注.美国,欧盟,日本和韩国纷纷提出物联网国家发展战略,我国工业和信息化部也于2011年11月发布了《物联网"十二五"发展规划》,物联网被提升为国家战略性新兴产业. 物联网应用范围广泛,能在交通,家居,农业,医疗等方面改变人们的生活方式,同时,我国正处于经济快速发展阶段,物联网用户基础大,需求广,因此,物联网产业颇具发展前景.我国已经在部分地区形成示范性的物联网产业基地,但是物联网应用成本过高,产业链不完善等问题仍然存在,并制约着物联网产业的发展. 本文运用文献综述法,规范研究法以及比较分析法,试图通过物联网产业链的构建,对物联网产业发展中存在的问题提出对策.首先,对产业链基本理论及物联网产业链研究现状进行梳理;其次,分析物联网产业现状及存在的问题;接着提出了从战略与成本的视角构建物联网产业链的原则:物联网产业链的构建应该有助于产业发展战略的实现,有助于产业链成本优化,并在此原则的指导下进行物联网产业链构成要素的选择和产业链模式的选择,完成产业链构建;最后,提出物联网产业发展的建议.

  • 2021-04-27
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一种基于时空大数据的索引模型

随着天地空海一体化对地观测网络的完善和物联网技术的发展,具有时 空特性的数据来源不断丰富,体量不断增大。如何快速有效的实现海量时空数 据的统一组织和检索进而形成数据共享服务能力尤为关键。本文针对时空大数 据在底层数据组织管理和查询效率方面的问题,设计了一种基于时空数据的多 尺度数据组织与索引方法。首先采用一种基于空间金字塔的模糊聚类算法,利 用空间位置的连通性实现不同尺度下的数据分类,通过时空特征描述子建立不 同尺度下的数据时空关联;然后提取时空属性对已分类数据集构建一种面向时 间、空间、目标的索引模型,解决了时空数据尤其是大规模影像数据的联合检 索的效率问题。最后,引用两类常用的时空数据类型分别构建分类和索引模型, 验证了方法的可行性和通用性。实验结果表明,本文提出的方法大幅提高了时 空大数据的综合检索效率,扩展了数据共享服务模式,具有较高的应用价值。

  • 2021-06-21
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进 行准确的参数辨识。

  • 2021-06-16
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人工智能时代马克思劳动价值论的再思考

人工智能在生产领域的发展促进了生产力和生产关系的变革,同时也使马克思的劳动价值论的现实合理性遭到了质疑。创新型劳动如何创造价值、如何解释智能革命引发的财富系统膨胀与价值系统萎缩失衡的矛盾是当代马克思劳动价值论面临的考验;广义活劳动价值论、物化劳动价值论、多元价值论等都是当代学者对马克思劳动价值论的曲解。在人工智能时代,活劳动依然是创造商品价值的唯一源泉,智能化工厂的利润依然来自于劳动者创造的剩余价值,智能化的机器、设备是把活劳动与劳动对象结合起来的劳动资料,不能创造价值。人工智能在助推资本主义国家新一轮的“圈地运动”的同时,也在加速资本主义社会的崩溃,推动社会主义国家向共产主义迈进。

  • 2021-06-15
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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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