基于Creator软件,利用socket通信技术连接三维场景与客户端.客户端发送控制指令给场景,场景根据指令信息,控制场景中相应对象的模拟动作,如轴流风机的启动与关闭,遮阳板的打开与关闭,湿帘的启动等.场景可与多个客户端进行socket通信,满足物联网专业学生在课堂进行模拟开发的需求.
以文献计量学中的共 被引分析方法为基础，基于科睿唯安的 Essential Science Indicators （ESI） 数据库中的 10587 个研究前 沿，遴选出了 2019 年自然科学和社会科学的 10 大学科领域排名最前的 100 个热点前沿和 37 个新 兴前沿。
如果把互联网流量看作是一个简单的公式（用户数量X用户时长），那么我们看两组数据：2020年10月，中国互联网月活跃用户同比增长1.7%，用户月人均使用时长同比增长2.4%，实际上自2018年下半年起，中国互联网活跃用户增长一直压低至5%以下。流量增长渐趋触顶，“全局用户红利时代”正在离我们远去。
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在本年度发布的第16期《趋势追踪》报告中，德勤全球专业人员提供精辟洞察、案例和实用理念，助力矿业及金属行业企业应对未来挑战并把握新机遇。我们期待与行业内公司就这些趋势展开更加深入地讨论，并帮助其继续开辟成功之路。同时，我们感谢行业内公司一直以来给予我们的支持。
针对要实现能源革命、把以化石能源为基础的碳基能源系统转型为以可再生能源为基础的零碳能源系统这一伟大任务，本项目提出要通过全面建设“光储直柔”的建筑新型配电系统，使建筑在电力系统中从目前扮演的单一的消费者的角色转型为“产、消、调蓄”三位一体的新角色，从而有效解决发展零碳的新型电力系统中面对的缺少风电光电安装空间、缺少有效的调蓄能力等关键问题；也使建筑领域在全社会低碳发展大战略下，不仅继续在建筑节能上持续努力，同时还助力于新型电力系统的建设，在开发可再生电力资源、实现可再生电力调蓄、有效消纳风电光电等方面辟出新径，破解零碳新型电力发展中的难题。
与往年BDI指数在农历正月初五至正月十五触底反弹不同，今年BDI在农历正月二十六触底，与整体复工进度有关，考虑螺纹钢、铁 矿石已经领先上涨一周，叠加BDI低基数，我们认为后续存在BDI指数连续双位数上涨的可能。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
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。
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。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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。
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。
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。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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