工业生产蜜网搭建与智能分析技术

工业生产蜜网搭建与智能分析技术蜜网系统的稳定运行需要与生产环境一致的高交互仿真环境搭建方法，通过模拟业务系统和工控数据访问，远程操控、程序下装等功能，根据工控系统的健壮性调整输入流量来达到目的。实现多种通用IT协议和工控协议的伪装模拟。通过人工智能方式，按照攻击知识图谱，自动推理与分析决策，规划攻击路径，完成漏洞识别与利用。工业安全面临的形势国内工业网络安全测试与实践工业蜜网搭建与智能分析

2021-06-28
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某油田采油作业区工控安全技术研究

随着国家两化融合工作的开展和《中华人民共和国网络安全法》法律政策落实，积极落实公安部网监对企业的信息安全防护措施的整改建议，保证某油田分公司系统安全稳定运行，通过对某油田采油作业区现有网络通信设备及工业控制系统的实际配置关系和状态，以企业信息化风险到信息化顶层安全规划为出发点，加强某油田分公司办公网、生产网及下属单位的网络安全防护建设，对存在的安全风险进行了评估，根据风险评估结果，提出了１套工控系统信息安全方面的详细解决方案，用于作业区工控系统信息安全的技术研究和实施．关键词采油作业区；工业控制系统；工控安全；网络安全防护；风险评估

2021-06-28
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智能制造商业模式研究——以海尔为例

科技的进步加剧了制造业的变革，随着信息技术、新一代机器人、传感器等在制造业中的大规模应用，智能制造孕育而生。智能制造代表了制造业未来的发展方向，它将改变制造业的传统模式，促使制造业企业转型升级。此外，市场也在社会发展中发生着变化，用户需求变的更加多元，体现着每个消费者的个性。用户需求定制化的趋势愈发的明显，为制造业提出新的课题。科技和市场的变化会带动商业模式的创新，智能制造尚处在起步阶段，需要建立与之相匹配的商业模式以促使它健康快速的发展。

2021-06-25
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大数据时代下高校决策支持系统筹划与探索_张泽

本文分析了高校数字化校园建设的现状,提出大数据时代下高校数字化校园建设将向决策支持系统方向发展,分析了决策支持系统在高校的应用,对数字化校园系统建设进行了规划,提出数字化校园建设要打造三大平台,即集中的数据中心平台、优化的管理服务平台、科学的决策支持平台。

2021-06-28
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大数据时代广播电视编导专业多元化应用型人才培养模式研究_邢丽梅

大数据时代我国高等本科院校广播电视编导专业原有的人才培养模式,已经很难适应业界快速发展变化的要求,输出的人才难以与用人单位理想对接。教育界的改革势在必行。应在原有广播电视编导专业培养模式中加强学生数据素养教育,加强学生数据分析能力和数据可视化操作能力培养。在课程设置和实践教学中既要汲取国外新闻教育的先进经验,又要寻找适应我国广播电视编导多元化应用型人才培养的特色模式,以适应业界对人才的迫切需求。

2021-06-28
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遥感大数据自动分析与数据挖掘_李德仁

成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强,导致遥感数据的多元化和海量化,这意味着遥感大数据时代已经来临。然而,现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求。发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术,是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一。本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题,深入调查和分析了国内外的研究现状和进展,指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向。

2021-06-28
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大数据环境下高校图书馆知识咨询服务的策略_吴进琼

结合广西大学图书馆关于知识咨询服务的研究与实践,探讨了高校图书馆知识咨询服务的模式与其主要特征,提出了完善国内高校图书馆知识咨询服务的措施,以期为国内图书馆开展此项服务提供参考。

2021-06-28
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地学大数据技术研究实验平台GeoBDA_缪谨励

信息化时代不可避免地来临,随着地质数据的数据量的飞速增长,地质数据也正式归类到了大数据中。应势,国土资源部地质信息技术重点实验室建设了地学大数据技术研究实验平台GeoBDA,用以解决地质大数据的存储和管理等问题。

2021-06-28
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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。