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工业互联网和大数据共28页文档

通过工业互联网将这些来自于传感器发出的信息汇总,然后基于大数据平台,根据相应的指标、规则予以过滤、分析,就会找到很多有益的信息。大数据是对信息二次利用的手段,它可以对互联网中的指定信息进行归纳总结,形成某种规律性的认识,最终提炼为对企业和个人有用的新信息,帮助他们进行更好的决策。

  • 2021-06-18
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基于穷举_粒子群算法的大功率LED四热阻模型研究_段秀娟

针对目前LED寿命难以准确评估的问题,从LED热阻出发,将穷举法(Exhaustive Attack method,EAM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相结合,提出了基于穷举-粒子群算法的大功率LED四热阻模型。建立了LED的四热阻模型和系统约束条件,实现了LED热阻系统满足LED计算结温与实际结温差最小的优化目标。实验结果表明:EAM-PSO算法能有效解决LED四热阻计算问题,与LED两热阻模型算法比较,EAM-PSO算法能够更加准确的评估LED寿命。

  • 2021-06-18
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工业互联网提效如何创造万亿美元市场

有了互联网,消费者只需点击鼠标就可以购买几乎一切商品。但是,互联网向企业提供前所未有的数据,却没能带来管理变革。这正是“工业互联网”的发展机遇——它是一个开放、全球的网络,连接人、数据与机器,旨在在支撑世界、推动世界、保护世界的关键产业起到推进作用。

  • 2021-06-18
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互联网+”时代的企业战略选择

要搞懂“互联网商业模式”,我们首先就要清楚我们生活的时代,而要搞懂互联网,我们就有必要先搞懂什么是“互联网逻辑”,如果没把“互联网逻辑”搞明白,就去干“互联网运营”,无疑是缘木求鱼舍近求远。

  • 2021-06-18
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信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法_段力

现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA(Iterative OptimizationandAssignment)算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA(Adaptive Iterative OptimizationandAssignment,AIOA)算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性;其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%;AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.

  • 2021-06-18
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智慧城市公共信息平台接口与服务要求

信息资源目录服务包含三种接口,即信息资源基础服务接口、资源服务接口(发现接口、资源接口)、信息资源管理服务接口。其中,基础接口是将资源服务接口和管理接口中基础性的操作定义成一个公共接口。这3类接口实现了信息资源的发现功能、检索功能和管理功能。

  • 2021-06-18
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率(FPR)和查全率(TPR)等指标都优于常用的K均值(K-Means)算法和高斯混合模型(GMM)算法。

  • 2021-06-18
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白睿:互联网时代人才测评方法

总体上来说,经理人在晋升和人员配置方面的决策性较差。他们的平均成功率不超过0.33。其决策中最多只有1/3被证明是正确的,另有1/3勉强算得是可以的,还有1/3则是彻头彻尾的失败。在其他领域,我们绝不可能接受这么大的失败率。当然,做出经理人选拔的决策永远不可能完美,但其成功率应尽可能地接近1.00。

  • 2021-06-18
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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