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大数据治理：支撑新一代人工智能应用落地的基石

本文从大数据视角将新一-代人工智能定位为相对于大数据深化应用更高阶段的知识提取过程, 并指出了两者的明确区别:以人为学习主体的大数据深化应用阶段和以机器为学习主体的新一 代人工智能应用阶段；两者的共同之处都是从大数据到知识转化过程。在大数据转化为知识的 过程中,以应用场景为驱动,通过大数据治理各项业务活动,促进大数据、人工智能技术的深 度融合,释放“智能红利”, 推动新一-代人工智能应用逐渐落地。

  • 2021-04-19
  • 阅读297
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精细化状态监测服务，全面提升炼化装置关键机泵的可靠性

精细化状态监测服务主要包含：机泵的运行工况评估、转子稳定性监测、滚动轴承故障监测及机械密封可靠性管理。进行长周期数据采集和数据积累，通过工况分析、振动趋势和频谱分析、温度趋势监测等技术措施，对影响可靠性和MTBF的转子、轴承、机械密封等零部件进行早期故障预警，对机泵整体健康状况进行评估，最大限度的降低由于轴承损坏和密封泄漏导致的非计划停机风险，提高运行的可靠性，为机泵连续、可靠、安全、稳定运行保驾护航，为用户创造价值。

  • 2022-10-31
  • 阅读297

制造业职业病危害因素识别-一文读懂

工业自动化技术作为20世纪现代制造领域中重要的技术之一。自动化系统本身并不直接创造效益，但它对企业生产过程起着明显的提升作用。目前，自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。

  • 2022-01-26
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考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法_李桃迎

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计"商家-客户"配对策略,引入k-means对"商家-客户"进行聚类,同一类内设计"商家-客户"遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.

  • 2021-05-07
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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
  • 阅读297
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大数据分析与应用职业技能等级标准

大数据分析与应用 职业技能等级标准

  • 2021-04-18
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优；然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型；最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
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基于半张量积的修正压缩感知模型重构算法研究_刘俊梅

为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.

  • 2021-04-21
  • 阅读296
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