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有线电视系统的组成及常见设备

有线电视是利用高频电缆、光缆、微波等传输介质,并在一定的用户中进行分配和交换声音图像以及数据信号的电视系统

  • 2023-09-13
  • 阅读767

基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
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  • 14页
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工业企业全业务域数据资源中心55个关键术语及解析

马化腾说“互联网的下半场属于产业互联网”。工业企业全业域数据资源中心的数据包含从客户需求、销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货交付、售后服务、运维、报废回收、再制造等整个产品全生命周期生产数据。全业务数据中心是产业互联网的数据源头,全业务数据中心将从应用层、IT系统层、控制层、IOT层及基础架构层推进产业互联网的数据进化。

  • 2021-03-16
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基于Zookeeper+MHA的mysql高可用架构设计

事件驱动架构(EDA)是一种架构风格,它将系统定义为根据精确和预定义的契约交换消息的组件的集合。随着云计算和微服务的兴起,事件驱动架构在构建软件中越来越受欢迎。

  • 2022-02-11
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  • 24页
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机械设备通用健康管理智能运维大模型技术研究报告

- 数据层面:现有模型多采用独热编码处理故障标签,无法表征复合故障(如外圈磨损+内圈裂纹)和未知故障状态。 - 模型架构:轻量化设计导致参数规模受限(通常<10M),难以捕捉多尺度退化特征。典型案例如ResNet模型在轴承诊断中W_F1_Score仅92.45%,较本文模型低3.52个百分点。 - 任务协同缺失:诊断与预测任务独立运行,未能建立故障演化规律与剩余寿命的内在关联,造成信息利用效率低下。

  • 2025-05-20
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三相永磁同步电机定子故障的振动和电流数据集(韩国科学技术高级研究所)

1 摘要 2 参数表 3 数据价值 4 背景 5 数据描述 6 实验设计、材料与方法 ????6.1 第1节:实验台描述 ????6.2 第2节:故障模拟方法 7 数据读取与频谱分析 ? ? 7.1 导入包 ? ? 7.2 电流数据分析? ? 7.3 振动数据分析

  • 2025-02-12
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联想混合现实与计算机视觉技术白皮书

联想集团董事长兼 CEO 杨元庆在 2019 年的联想创新科技大会上提到,“在 过去的 3 到 4 年时间里,联想制定了 3S 战略:Smart IoT(智能物联网)、Smart Infrastructure(智能基础架构)、Smart Vertical(行业智能)。”在这个清晰的战 略指导下,公司在“端-边-云-网-智”五个方面进行积极布局。“端”就是智能 物联设备的终端,“边”是边缘计算,“云”是云计算,“网”是以 5G 为代表的 数据传输的网络,“边-云-网”就构成了智能化的基础架构,而“智”就是行 业智能的解决方案

  • 2021-04-22
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  • 175页
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面向未来网络的数字孪生城市场景应用白皮书

数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市,通过数字建模、感知连接、智能分析等技术,洞察物理城市运行状态,仿真推演运行趋势,形成智能交互决策,反馈于物理城市,实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来,在国家部委政策驱动下,数字孪生城市相关技术逐渐成熟,全国多地加快数字孪生应用场景创新实践,在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例,市场规模持续增长,应用效能不断增强。

  • 2024-11-22
  • 阅读765
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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