本实用新型公开一种双网络智能终端控制系统，包括核心处理器，与所述核心处理器RMII接口连接以太网模块，与所述核心处理器USB接口连接的WI？FI模块，所述以太网模块连接楼宇对讲设备，所述WI？FI模块连接网络设备；所述核心处理器通过串口连接ATmeg32芯片控制连接433M无线模块，所述433M无线模块用于连接智能家居设备。采用本实用新型，楼宇通信与家庭网络之间通信时互不干扰，将智能家居功能与楼宇对讲的功能结合到一起，减少了智能家居用户智能家居网关的使用量，降低了成本。
数据中的数据不再以几个GB或几个TB来衡量，而是以PB （1千个T）、EB （1百万个T）或ZB （10亿个T）为计量单位。IDC2011年6月报告显示，全球数据量在2011年已达到1.8ZB， “如果把所有这些数据都刻录存入普通DVD光盘里，光盘的高度将等同于从地球到月球一个半来回，也就是720 000英里。相当于每位美国人每分钟写3条Twitter, 而且还要不停地写2.6976万年”。
现在和过去的区别之一。就是大数据已经不仅产生于特定领城中，而且还产生于我们每天的日常生活中，脸书、推特、领英（LInkedIn） 、微信、QQ等社交媒体上的文本数据就是最好的例子。而且，尽管我们无法得到全部数据，但大部分数据可以通过公开的API （应用程序编程接口）相对容易地进行采集。在B2C （商家对顾客）企业中，使用文本挖掘（text mining）和情感分析等技术，就可以分析消费者对于自家产品的评价。
21世纪以来，互联网技术日新月异，我们的人际交往、生活和工作也越来越离不开它，只要有网络，人们就会永无止尽地生产数据、应用数据和分享数据，我们的一切行为和事件都以数据的方式被记录、贮存和处理。由此，大数据应运而生，它开启了一个生产数据、共享数据和消费数据的大数据时代，引导我们从数据的角度看世界。因此，我们必须全方位地探究它。
全面监控新闻、论坛、贴吧。博窖.社区等网络媒体.博客对事件描述最真实，生动,对事件的反思和讨论也最深刻。微博传播速度最快，不是热点则难持久。现阶段,舆情监测的重点对象是论坛，上论坛发帖已经成为了成本最低,最为便捷的舆论诉求方式。网络與情监测系统可以全面地对这些舆情信息进行立体监测。
舆情监测系统能及时发现与“我"相关的舆情信息,负面信息重大舆情及时预警；提供定性定量的舆情研判分析,准确研判具体舆情或者某-舆情专题的发展变化趋势；自动生成舆情报告和各种统计数据,提高舆情工作的质量和效率,辅助领导决策；
大庆油田有限责任公司作为资源采掘型企业，资源走向枯竭是必然要面对的问题，转型升级是保持其高质量可持续发展的必然路径。分析国际石油公司转型方向和路径，结合公司现状、环境分析，明确企业转型方向：一是页岩油支撑稳产、开发技术闯市场、培育新能源业务；二是延伸产业链、增加附加值、发展新业态。提出多元化和产业链延伸两条转型路径，讨论大庆油田公司转型升级发展战略规划路线，为中国能源公司转型升级发展提供借鉴。
质子交换膜电解水制氢技术分析在2019年政府工作报告中，国家将推进加氢站建设写进政府工作任务中，意在推动氢能基础设施建设，同时，对氢燃料电池汽车及加氢站的发展制定了具体目标，即到 2020 年实现5000辆级规模在特定地区公共服务用车领域的示范应用，建成100座加氢站；2025年实现5万辆规模的应用，建成300 座加氢站；2030年实现100万辆燃料电池汽车的商业化应用，建成 1000座加氢站。
没有账户，需要注册
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
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
