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建筑室内人员开窗行为的驱动因素及模型算法综述_李斐

建筑室内人员的开窗行为不仅会对室内空气品质产生影响,还会在一定程度上影响建筑能源消耗,因此人员开窗行为的测量及建模具有一定的意义。对人员开窗行为的研究进行了综述,对开窗行为目前的测量及建模方法进行了总结分析,并提出了改进建议。将综述研究分为四个部分,包括数据采样方法、开窗行为驱动因素的筛选、模型建立及其检验,对每一部分常用的方法优缺点进行了对比分析。同时,针对现有研究中存在的问题,如数据采集范围和采集量较小、没有充分考虑人员随机行为对窗口开度大小变化的影响等问题提出了一些新的解决思路,比如在数据采集中结合图像智能识别及热成像技术来增大样本采集量和采集速度,建立表征窗口开度变化的偏态模型,并结合蒙特卡洛模拟和质平衡方程来分析室内外环境的演化关系等。

  • 2021-05-06
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集团数据中心与商业分析平台

企业在信息化过程中,建立了多个业务系统,系统之间相互独立缺乏整合,形成了信息孤岛,数据查询难度大、速度慢。主要通过定制报表进行业务分析,数据很多,但报表之间缺乏关联和对照关系,缺乏综合分析深入,用户不能及时准确的获取数据的含义和趋势。

  • 2021-04-20
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基站开关电源的组成及功能介绍

交流电经过整流,可以得到直流电。但是,由于交流电压及负载电流的变化,整流后得到的直流电压通常会造成20%到40%的电压变化。为了得到稳定的直流电压,必须采用稳压电路来实现稳压。按照实现方法的不同,稳压电源可分为三种:线性稳压电源、相控稳压电源和开关稳压电源。

  • 2023-12-04
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设备管理中开展自主保养的七个步骤和三大阶段

TPM管理的一项特色是自主保养,即制造部门也参与设备保养的精益管理工作。在竞争激烈的环境下,为求企业的生存,设备管理保养活动的重要性将受到重视,同时,需要对操作人员以及保养业务再做检讨。

  • 2022-11-02
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2020 新基建时代5G新型智慧城市建设 蓝皮书

本蓝皮书针对新基建背景下中国智慧城市建设发展问题,结合5G+AI时代全国新型智慧城市建设实际情况与需求,探索新基建时代新型智慧城市的发展范式、架构、数据、模型、创新应用领域等核心问题的优化解决之道。 系统性阐述以下内容: (1)发力于科技端的新基建及新基建时代概论 (2)信息基础设施促进经济社会发展范式

  • 2021-03-29
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集团型企业数据中台建设方案(PPT)

要想更好地挖掘出数据的价值,就需要一个强有力数据中台来打破传统企业组织架构下IT和业务的壁垒,将原本复杂分散的数据孤岛充分进行整合,省去业务数据跨部门传递,并结合高性能的算法开展数智运营,将基于技术的数据分析结果直接转化为业务优化方案。 对于大型集团型企业来说,基于数据中台可以实现产品、营销、客户等角度的全域闭环分析,实现业务与经营的洞察和预测,把数据这种“生产资料”转变为持续增值的数据“生产力”,以此来不断推动企业业务模式的优化以及商业创新。 从这个角度来说,数据中台可以说是企业数字化转型的“核心引擎”,关系着数字化转型的成功与否,尤其是已经开展了大量信息化建设的传统企业在这一点上更为明显。事实上,这一点也已经成为了众多大型企业的共识。 下面这份PPT材料主要介绍了集团型企业数据中台的建设背景和顶层设计思路,重点阐述了数据中台的功能应用,以及数据中台建设完成后的运营,最后谈了几点大数据分析治理的应用。

  • 2022-08-05
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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model,AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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面向海外的“智慧工业远程运维服务平台”应用

在 市场 竞争 环境 日 益激 烈 的 背 景 下 , 传 统 制 造 行 业同 质 化 的 产 品 及 服务 的利 润 越来 越 低 。 按照 “ 中 国 智 造 20 25 ” 战 略 规划 , 国 内 有 实力 的 制 造 型企 业 已 经开 始 向 “ 智 能制 造 ” 和 “ 大 规模定 制 ” 的 生产 模 式 进行 升 级 , 各 领 域都 有 成 功 的 “ 智 能工 厂 ” 项 目 不 断 涌 现 。 然 而 , 在 工业服 务领 域 , 目 前绝 大部 分企 业依 然 是采 用 传统 的 工 业 服务模 式 , 缺乏 完 整 的 “ 智 能 ” 工 业 服务 体 系 。 面对 工 业服务 的业 务机 会 , 中 建 材智 慧 工 业 “ 远 程运 维服 务 平 台 ” 项 目 围 绕 中 东 、 北非 等 核 心 区 域 市 场 , 应 用 大数据 、 智 能 制造 等创 新科 技 , 不 断拓 展 全 球水 泥 生 产 企业 的 工 业服 务市场

  • 2021-04-16
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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