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基于深度学习的设备关键子系统健康状态评估研究

在当前智能制造的发展趋势下,工业界对现代工业设备的可靠性管理及其智能化水平的要求进一步提高,实现设备健康状态智能评估是解决这一挑战的关键一环。复杂机械设备部件众多,结构复杂,而隶属同一子系统的部件耦合度高,故航空发动机、齿轮箱等关键子系统的健康状态对复杂装备整体质量和可靠性具有重要影响。机械大数据作为物理世界和信息世界的纽带,蕴含着海量全面的、能够反映设备状态的信息,因此使用深度学习算法进行机械大数据挖掘对复杂装备关键子系统的健康状态智能评估意义重大。

  • 2021-07-01
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基于Unity+3D的实时数据驱动数字化车间研究

针对当前我国制造业大而不强,信息化、自主创新等方面与发达国家存在较大差距的现状,我国提出了“中国制造 2025”的十年行动纲领,其中智能制造是“中国制造 2025”的主攻方向,其本质是虚拟网络与实体生产的相互渗透。数字化车间是智能制造的核心单元,通过虚拟世界的数字化建模以及网通互联可为企业设计研发、生产制造、物流调度、设备运维、人员培训等过程实现数字化操作,可实现生产实际与虚拟世界的协同、企业运营的协同。

  • 2021-06-29
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基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究_楼凤丹

电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。

  • 2021-06-26
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机械制造工艺课程设计:法兰盘831004机械加工工艺及钻Ф20mm通孔专用夹具设计

机械制造工艺学课程设计是一门专业课程,培养学生综合运用机械制造工程原理课程及专业课程的理论知识,结合金工实习、生产实习中学到的实践知识,独立地分析和解决机械加工工艺问题,初步具备设计中等复杂程度零件工艺规程的能力。

  • 2021-06-24
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2020CIS基于安全切面实现银行级默认安全

攻防演习的艰难决定 问题与挑战分析 解决思路 实现方案 总结(Take Away) SDLC安全研发流程 培训 需求评审 安全测试 发布审核 安全防御产品 覆盖面不全、需求碎片化 人力不足 响应慢影响业务效率 挑战 覆盖遗漏(新应用/主机/服务) 资产记录不全、不准 防御策略与业务场景不匹配

  • 2021-06-24
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浅析工业控制系统攻击.freebuf.CIS.周坤.1

工业控制系统基础 工业控制系统结构 工业控制系统攻击 :工控安全实验室负责人 公司:中国网安 · 三零卫士 研究方向:工控发电站漏洞挖掘、智能设备漏洞挖掘 团队:IRT工控安全团队联合队创始人 团队:破晓团队核心成员 介绍:2017-2018年度CNVD国家信息安全漏洞平台白帽排名第一 2019年度荣获国家信息安全漏洞共享平台“漏洞技术研究先进个人” 2020年度CNVD国家信息安全漏洞白帽排名第五 CNVD国家信息安全漏洞平台(原创通用型)漏洞证书270个

  • 2021-06-24
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大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题,研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数 据产业的保驾护航

  • 2021-06-22
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企业如何赢在SRC的起跑线

SRC为何成为众多企业的安全解决方案必选项目 国内众多企业SRC的生存现状分析 健康的企业SRC都有哪些特质值得我们学习 联网企业初试 2017 企业收取的漏洞数量已经有质的 变化,参与测试的人数也发生巨 大变化。 市场逐步成熟 2018 这个时间点大多数企业已经开始 有专属资深的民间安全力量,这 些工程师更熟悉企业的业务,能 挖掘出更多质量更好的漏洞

  • 2021-07-06
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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