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单片机音乐程序教程

PLC编程是一种数字运算操作的电子系统,专为在工业环境下应用而设计。它采用可编程序的存储器,用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令,并通过数字式、模拟式的输入和输出,控制各种类型的机械或生产过程。

  • 2022-02-03
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许继电力电子:2024工商业储能技术路线及光储充典型应用场景

许继聚焦特高压、智能电网、新能源、电动汽车充换电、轨道交通及工业智能化五大核心业务,综合能源服务、先进储能、智能运维、电力物联网等新兴业务,产品广泛应用于电力系统各环节

  • 2025-02-17
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【IEEESENSORSJOURNAL】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏变压器网络

关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测,在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而,提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明,变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而,缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本,这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略,并提高变压器网络对有效多步预测的适用性,本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络(KSLD-TNet)。具体来说,它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后,在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样,每层的输入样本数量可以呈指数级下降,显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是,本文还设计了一种信息存储结构,以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验,以证明所提出方法的有效性。关键词:深度学习、工业过程、关键样本定位(KSL)和蒸馏变压器、多步预测

  • 2024-10-13
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制造业技术创新体系白皮书(物联网·2023版)

为贯彻落实党中央、国务院关于推动制造业高质量发展的决策部署,全面准确把握产业技术现状,有效开展技术攻关、成果转化和先进适用技术推广,实施制造业技术创新体系建设和应用,优化创新资源配置,支撑产业基础能力建设,打造体系化竞争新优势,实现高水平产业科技自立自强,加快新型工业化进程。

  • 2023-12-12
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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后,回波信号与参考信号相关性降低,进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题,本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号,改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时,本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明:验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时,对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

  • 2021-04-20
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中服云大数据平台CSERVER BDPaaS 4.30

大数据发展趋势和特点 大数据处理面临的问题 CServer BDPaaS大数据平台

  • 2022-05-16
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一种BIM模型版权保护数字水印算法_蒋美容

针对BIM数据版权保护的需求,该文运用数字水印技术,提出一种针对BIM模型版权保护的空间域数字水印算法。在BIM原始数据中对每个多面网格顶点坐标进行读取操作,获取坐标数据的高位部分;运用单向映射函数建立坐标值与水印位的对应关系;利用量化调制方法将水印嵌入坐标值中的较低有效位部分,保存得到含水印BIM模型数据;水印提取时,无须原始数据参与,是一种盲水印算法。在实际应用中,因BIM模型中顶点坐标的相同值较多,被用来嵌入水印的有效载体较少,为解决这一问题,在误差容许范围内对原始坐标数据加入了随机噪声,以嵌入不同的水印,间接地增加了水印嵌入容量。实验表明,该算法能够很好的控制水印嵌入引起的数据误差,数据使用完全不受影响,算法抗平移、修剪等攻击,且鲁棒性较好,对BIM模型的版权保护具有一定的实用性。

  • 2021-04-23
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基于BP神经网络算法的粮食储存品质预测模型构建研究_兰雪萍

粮食安全预警对于储粮企业意义重大,本研究基于BP神经网络算法,采用Python软件构建了粮食储存品质预测模型。通过使用全国各储粮生态区的质量品质数据来训练和测试,构建了基于BP神经网络算法的两种预测模型,时间序列品质预测模型可进行连续单指标跨期预测,温湿度-品质预测模型可进行度夏后粮情预测。经验证,时间序列品质预测模型对粮食储存品质指标预测效果较好,预测误差均低于15%。

  • 2021-04-24
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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医共体信息化整体解决方案

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