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郭炜-如何巧用数据在移动创业的红海中突围v4.6(技术版)

解决共享经济中的互信问题,减少欺诈、增加信任:区块链技术的应用使篡改、增加、删除历史交易记录而不被

  • 2022-03-26
  • 阅读73
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  • 23页
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大型振动数据集分析方法与故障诊断框架

大型振动数据集的分析核心在于:从海量、高维、多源的振动信号中高效提取具有故障敏感性的特征,并融合数据驱动与机理驱动方法,实现对旋转机械(如风机、电机、齿轮箱等)的精准、可解释、鲁棒的故障诊断。完整的分析流程涵盖:数据预处理 → 特征工程 → 模型构建 → 诊断决策,四大关键环节,并需紧密结合设备运行机理与典型故障模式。

  • 2025-12-28
  • 阅读72

讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

  • 2026-01-03
  • 阅读72

讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

  • 2026-01-03
  • 阅读66

讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读64

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读63

融合ARIMA+Prophet+LightGBM的趋势分解与残差学习混合时序预测模型

本文咱们要分享的是:ARIMA–Prophet–LightGBM的趋势分解与残差学习混合预测模型。

  • 2026-01-03
  • 阅读59

陕西煤业陈永光:智能化煤矿设备全生命周期管理体系建设与应用

煤矿智能化建设要求煤矿逐步从“点、线、面”式的零散生产作业模式向系统化生产模式转变,“采、掘、机、运、通、抽、监测、地质、水文”等系统通过高速网络有机融合,规范数据标准,从底层消除数据对接瓶颈,实现煤矿系统化、平台化生产。目前,煤矿智能化建设技术装备保障不足,缺乏煤矿智能化方面高端技术人才,而保障煤矿智能化顺利建设至关重要。 近年来,煤矿装备不断优化升级,已从电气机械化逐步向网络智能化发展,这是对煤矿机电设备管理的一次新挑战,机电设备管理稍有疏忽将带来不可挽回的损失。笔者探索了煤矿智能化生产条件下的煤矿设备管理新思想、新理念,提出智能化煤矿设备全生命周期管理体系(简称全生命周期管理体系)。通过分析设备唯一性编码方法,明确环境与设备、人与设备的关系,实现设备的智能感知、自我诊断、超前预测;通过设备闭环管理,保障设备以最佳性能运行并始终处于受控状态,实现煤矿智能化建设。

  • 2026-01-06
  • 阅读51
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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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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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