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丢包环境下线性多智能体系统一致性及应用

丢包环境下线性多智能体系统一致性及应用。

  • 2022-05-13
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制造企业车间管理与控制信息系统的结构分析

制造企业车间管理与控制信息系统的结构分析

  • 2021-09-13
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面向增减材制造的几何研究与应用

制造业是一个国家的支柱产业,能够直接体现一个国家的生产力水平。按工艺 来分类,可分为“等材制造”,“减材制造”和“增材制造”。工业制造是一个典 型的多学科交叉的领域,涉及到材料,机械,控制,通讯等众多方面。从前期的工 件模型的设计(cAD),力学模拟分析(CAE),及最终的加工过程规划(cAM), 都涉及到大量的几何问题。本学位论文面向增减材制造领域,对其中的部分过程规 划和应用相关的几何问题进行研究。

  • 2021-06-29
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基于智能方法的自动化立体仓库系统优化研究及应用_杨文强

基于智能方法的自动化立体仓库系统优化研究及应用

  • 2022-04-29
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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

  • 2021-04-20
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暖通系统的优化控制研究_基于物联网和楼宇自控融合_陈晓波

近年来,我国以"万物物联"为理念的智能/智慧建筑的建设促进了楼宇自控技术的快速发展。楼宇自控系统作为建筑机电设施的大脑,其性能差异对整个建筑机电系统能效水平影响巨大。楼宇自控在上世纪90年代末进入中国,已有20多年发展历程,但总体应用效果不容乐观。有超过70%的建筑自控系统在使用2年后就被部分或全部弃用。究其原因,主要是控制技术高速发展下整个技术及质量流程管理不当。当前兴起的物联网、人工智能和云计算技术的发展为解决该问题提供了可能。为此,构建了以实际节能量化为导向的应用场景,结合现场及云端的优化控制算法技术,提出了基于物联网和楼宇自控融合下暖通系统的优化控制方法,并形成了暖通系统的闭环运行控制平台。并结合某自用办公楼案例,研究暖通空调系统闭环优化控制,对比模型预测控制方法和传统控制方法,在保证用户整体热舒适性的同时,实现了整体建筑节能量14.5%的目标。通过经济性分析,本项目的投资回收期约为3.5年,而文中所提的优化控制方法有望在商业办公楼宇以及同类型建筑中得到推广应用。

  • 2021-04-19
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基于大数据AI技术的智能实时风控体系

银行的金融服务融入各类线上线下场景,同时黑产的欺诈场景和手段亦层出不穷。银行为确保客户资金账户安全,急需利用人工智能和大数据技术,提升对用户的精准刻画能力,构建多层次的实时、智能安全防御体系。基于此,广发银行启动了大数据零售智能风控平台项目的建设。风控平台在技术上采用大数据分布式处理架构及流计算技术,确保指标计算和统计引擎、规则决策引擎等核心处理模块高效运行。平台通过使用AI强化学习、聚合排序等多种算法,深入挖掘客户习惯,构建客户画像。平台同时还对风险特征进行多维度分析,结合高维特征的机器学习模型,智能识别欺诈风险,实现对风险交易的有效干预和拦截。

  • 2021-04-22
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城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述

近年来,随着全球经济快速发展和城镇化加速,城市能耗及排放持续增长,面临严峻的资源短缺和环境污染问题。为满足城市居民多样化的能源需求,以及能源系统安全高效、清洁低碳的转型要求,城市能源系统应运而生,并迅速成为能源领域的研究热点。针对城市能源系统的规划设计及能耗分析,各国研究学者已经开发了一系列相关工具,然而各类工具的开发目的及开发者专业背景存在差异,其适用场景不尽相同,且模型的时间和空间颗粒度也存在较大差异。通过聚焦城市能源系统的规划设计及能耗分析工具,分别选取对比典型商用工具的功能和特性,并结合应用案例对工具的适用性进行分析,为相关工具的后续开发及应用提供参考。

  • 2021-04-19
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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