工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据，作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征，以及工业大数据来源；从多源异构工业数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法，提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台，构建轮胎企业大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题，使用 LASSO（The Least Absolute ShrinkageandSelectionator Operator）方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点，实验数据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。

2021-06-23
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智慧绿色校园的研究进展及实践应用分析

随着人工智能、大数据、云计算、物联网技术的发展与普及，智慧技术影响着城市发展的各个方面。作为智慧城市重要组成部分，智慧技术与绿色理念相结合的智慧绿色校园，成为研究与实践的前沿。运用文献计量法对国内外相关研究进行分析，梳理智慧绿色校园的基本概念与应用层面，分析智慧技术在整体策略制定、运营管理、空间规划设计方面的应用潜力。在绿色校园目标下，智慧绿色校园的应用场景正在不断被拓展；而进一步发挥校园的科研优势、建立合理的全流程运用与反馈机制、提升使用者的参与性，将进一步促进智慧绿色校园良性发展。

2021-06-23
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课堂教学大数据采集与分析平台架构及关键技术研究

针对传统课堂教学分析中存在的信息采集不全面, 教学行为或信息流标注转化复杂度高、耗时大, 数据采集主观影响大、通用性差等问题, 提出了基于大数据的高校课堂教学分析平台, 并深入研究了平台架构及关键技术, 有利于推动教育与信息技术的深度融合发展, 指导教学改进, 提升教学质量。

2021-06-23
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基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统设计_郝佳

结合中央空调的运行特点及其控制要求,该文研制了一套基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统。该系统采用可编程逻辑控制器（PLC）,以工业以太网络作为PLC与触摸屏的数据交换"桥梁",从而实现了中央空调本地的数据采集和控制。同时,通过物联网无线数据传输单元（DTU）和4G移动通讯网络将采集来的工艺参数远传至能源监测管理平台进行数据实时计算与解析。现场实际运行效果表明,基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统在能够保证用户室内环境温度舒适度的前提下,还可以大幅度地提高系统自动化水平且显著地降低能源消耗。

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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运用大数据预警分析促进交投集团审计高质量发展——基于广西交通投资集团审计信息系统建设发挥科技强审作用

随着互联网技术及信息化技术的高速发展和普及 , 全球各行业发展已进入大数据时代 , 而伴随着经济的快速发展企业如何做好风险防控则成为大数据时代下内部审计的首要问题。因此 , 内部审计工作必须适应新形势的需要，积极引进先进技术及创新审计方式方法 , 本文以广西交通投资集团对审计信息系统的建设及进一步深化开发为蓝本，主要探索如何运用大数据预警分析平台推动企业内部审计高质量发展

2021-06-22
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人工智能刑事法治的基本问题

人工智能刑事法治的基本问题所包含的内容，由此产生的结果

2021-06-17
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智能电器最新技术研究及应用发展前景

智能电器，智能家居是未来家庭的基本形态，它的发展前景如何

2021-06-17
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智慧能源-能源大数据综合管理服务平台解决方案（60页 PPT）

随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能源开发、生产、传输、存储、消费全过程的智能化水平快速提升，所涉及的设备和系统将数以亿计，在规划和运行过程中将产生海量数据，且结构复杂、种类繁多、因实时性要求高而快速增长。这些数据贯穿着能源互联网各个环节，蕴含着巨大的价值。

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技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。