AI智能服务的发挥空间很大，加大AI技术的引入及应用，可以驱动法律工作方式的改良，在法律服务方面发挥重要作用。传统工作模式下，法律人员要通过自定义的人工方式完成重复性强、密集大的常规性工作，效率低下成本高。AI智能应用，可以通过自动化工作方式，采用“人机互动”方式，以机器取代人工，完成基础性的法律咨询服务工作，降低人工成本的同时大幅提升工作效率。将低价值工法律咨询服务交给AI处理，让法律人员专注于不可替代的智力输出工作，创造更高的法律工作价值。
本文是基于数字化孪生技术，通过建立通用服务技术平台，进行大数据预处理、数据集成，分析研究工业现场设备的静态数据和实时数据关联规则集成，打破设备管理的传统模式，形成智能决策以支持多部门协同联动的设备健康状态管理体系。该技术的应用可以提高设备管理效率，降低设备维护成本，实现缩短设备检验、维护时间，提高设备利用率，最终形成良好的可复制可推广的设备健康状态管理信息化产品。
矿业发达国家的矿山在80年代后期，陆续采用高精度激光/GPS自动测控、快速品位分析仪进行质量控制、GPD卡车自动调度和车辆智能行车系统，进入上世纪90年代末期，这些国家信息化的重点已经转移到地下矿山生产过程自动化，实现远程遥控和自动化操作。
利用产品的三维数字样机，对产品的装配过程统一建模，在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真。这样，在建立了产品和资源数字模型的基础上，就可以在产品的设计阶段模拟出产品的实际装配过程，而无需实物样机。
研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.
智慧城市集成共享平台是建设智慧城市的重点和关键，提供GIS数据与城市各行业专题数据分布式管理和功能整合的解决方案。
智慧建筑（Smart Building）是一个被有效管控的、具备各方面相关系统的运营环境，作为一个生态系统涵盖了安全、能源、排污、服务等方面，并在建筑物或园区级别实现优化管理，它与其内部的各个系统（如楼宇自动化系统）协同运作，并有机地组成了智慧城市的一部分，它将关键事件信息发给城市指挥中心，并接受来自城市指挥中心的指示。
质量控制（Quality control）是实验室管理体系以及质量保证的重要手段，是临床检验科室每天都要涉及和使用的一个步骤。自动化质控（Automatic quality control）或者叫做自动化质量管理（Automatic quality management），即尽量采用减少人工干预的模式运行的质量管理程序。在临床检验领域则特别指向临床实验室内的日常质量控制（或管理）以通过软件和硬件的结合，以自动化和智能化模式运行的技术。
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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。
这种让液体以压的方式，使物体克服阻力运动，也就是传递动力（力和速度）的技术，就是液压传动，也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言，这里的液体流动速度可以慢得多，所以，也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
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