基于多流形谱聚类的无监督故障识别方法研究

智能制造的深度发展，使得制造车间的数据呈现了爆炸性的增长。如何挖掘上述数据的价值，为制造车间的运行优化与决策提供服务，已成为当前的研究热点。机器学习是制造数据分析与处理最常用的方法之一。然而，在实际制造系统中难以获取高质量的带标签数据。因此，研究无监督的机器学习方法，以处理海量无标签的制造数据具有广阔的应用前景。谱聚类是一种无监督流形学习方法，能充分挖掘隐藏在高维非线性数据中的本征结构，并根据本征结构将数据分为不同簇。但是，谱聚类假设数据分布于单一流形上，而制造数据往往分布于多个流形上。因此，本文针对多流形分布数据，改进谱聚类算法，并将其应用于故障识别，同时提出了一种对新增样本快速识别故障的方法。

2021-07-01
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滚动轴承的故障监测与状态管理系统研究

随着数据分析和工业物联网技术的快速发展，基于数据驱动与物理系统模型相结合的设备故障预测与健康管理技术（PHM）受到青睐。可使设备由视情维修向状态监测和健康管理的转变，具有故障诊断与剩余寿命预测的能力。但目前滚动轴承的 PHM 系统大多仅依据大量状态数据进行分析，通过加强算法来提高健康管理能力，但却忽视了与轴承本身服役性能和失效机理的有机融合。因此，本文通过强化物理系统与数据驱动方法的结合，构建面向智能制造的 PHM 系统。

2021-07-01
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基于物联网的便携式脉象检测系统_戴启军

针对现有脉象仪成本高昂、体积庞大、操作复杂、难以真正走向应用的现状,设计并实现了一种基于物联网的便携式脉象检测系统。该设计利用树莓派3B+（Raspberry Pi 3B+）、STM32系列单片机以及云服务器实现寸、关、尺处脉象信号的采集、存储、显示与特征点识别。该系统体积小、成本低,可通过网络与云端服务器连接,实现资源的充分利用。实验结果表明便携式脉象仪对脉象信号的主要特征点的识别准确率高于97%,具有广泛的开发应用前景。

2021-06-22
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人工智能技术应用对制造企业员工岗位技能影响研究_——基于广西柳州大型制造企业实证分析

在人工智能科技产业的发展上，北京市、杭州市和深圳市走在了全国乃至世界的前列。区域经济转型升级过程中创造的智能化需求牵引、平台主导的创新生态系统及其开放性、金融资本的积极参与和地方政府政策的积极响应，是三地人工智能科技产业发展的主要动力和机制。受产业基础和科技创新资源条件的影响，三地在平台类型、创新要素集聚方式和政策导向上存在着明显的差异，使人工智能科技产业发展表现出明显的区域性特征。在人工智能与产业加速融合发展的过程中，完善消费互联网平台和培育以硬科技为代表的产业互联网新型平台、突破关键技术制约、实现新的创新循环，是进一步推动人工智能科技产业发展的根本途径

2021-06-22
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大数据对审计取证的影响_一个理论框架

人类社会已经迈入大数据时代。本文就大数据如何影响审计取证提出一个理论框架。大数据改变了审计载体，而审计载体的变化进而带来审计取证方式、模式和方法的变化。大数据时代，审计取证方式以非现场审计为主，当具备一定的条件时，按持续审计的方式来开展；审计取证的基本模式是数据式审计，“数据采集”、“数据分析”和“疑点核实”是其基本流程，各类以提高审计效率的抽样审计的价值大为降低甚至消失；经典审计取证方法的技术内涵及地位会发生重大变化，许多的大数据技术将成为新的审计取证方法。

2021-06-21
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基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计_王栋

针对传统预测模型准确度低、泛化性差的问题,提出基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型。在配电网正常运行的情况下,采集全域实时运行数据,并调取该配电网的历史数据。利用聚类划分的方式处理数据采样结果,通过支持向量机的回归处理,分析出配电网全域大数据的特征,从而推断出大数据的变化规律。以数据的特征分析结果为基础,分别得出配地啊暗网全域线损数据、负荷数据以及电能数据的预测结果。经过模型效果测试实验的设计与分析得出实验结论:与传统预测模型相比,设计的配电网全域大数据自动化预测模型的预测误差降低了0.45,具有更高的应用价值。

2021-06-21
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人工智能时代的刑事责任演变_昨天、今天、明天

人工智能时代刑事责任的前世今生，如果一个人工智能不受控制，该给予它什么样的法律制裁？

2021-06-17
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大数据时代的个人隐私保护-刘雅辉

这像是一个人权问题，更像是一个哲学命题，在大数据下，我们的信息该怎样保护与应用

2021-06-15
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北京朝阳法院涉金融机构适当性义务纠纷案件审判白皮书

金融是现代经济的核心、实体经济的血脉。金融机构的适当性义务，作为金融投资者保护的核心制度，是指金融机构在推介、销售金融产品或提供金融服务时，应当履行的了解客户、了解产品、适当匹配的义务。适当性义务的实质履行，既是消除金融交易双方信息差异，规范金融产品销售行为的关键，也是防范金融风险，守护市场公平，实现“卖者尽责、买者自负”理念的核心保障，关系区域营商环境的持续优化与金融市场行稳致远。

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产业政策与法规研究

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