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【EAAI】基于目标相关变换器网络的面向任务的深度学习框架在工业质量预测中的应用

执行各种生产任务对工业过程的安全运行和高效生产至关重要。其中,关键质量变量的检测任务直接影响工业过程的运行优化和决策,但受到恶劣环境和检测仪器的严重限制。因此,关键质量变量的实时预测任务成为工业过程优化控制的基础。为了解决这个问题,本文提出了一种基于目标相关变换器(TR-Former)网络的面向任务的深度学习框架,用于工业质量预测任务。具体而言,开发了一种新的目标相关自我注意('TR-sA)机制,通过在任务相关目标变量和其他变量之间添加注意分数来指导特征学习。结果表明,在这种情况下,学习到的特征将与目标变量相关,并可用于质量预测任务。此外,还可以捕获工业过程数据的长期动态,这可以进一步提高模型的预测性能。最后,在两个工业过程上进行了广泛的实验,以验证所提出的方法在质量预测任务方面的优越性。实验结果表明,与传统变压器和其他最先进的方法相比,所提出的TR- Former方法在平均绝对误差指标方面提高了3%至13%。关键词:深度学习、目标相关变换器、质量预测、工业过程

  • 2024-10-09
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TII期刊论文推荐||DCNNet网络,一种深卷积神经网络,适用于动态工况

?在现代工业中,感应电机是驱动设备的核心“心脏”,但转速波动(如启停、变载)常导致故障特征难以捕捉,传统诊断方法成本高、精度低。如何让电机在复杂工况下“健康无忧”?DNOCNet 应运而生!

  • 2025-02-12
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牛客:2024年智能制造校园招聘白皮书

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  • 2024-11-28
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  • 94页
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中国可持续金融发展洞察白皮书 2023 -如日方升 未来可期 -kpmg

实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会变革,企业及金融机构的低碳转型势在必行。从融资端来看,2022年末,全国本外币绿色贷款余额 22.03 万亿元,同比增长38.5%,增速较上年末提高 5.5 个百分点,全年新增 6.13 万亿元,存量规模居全球前列 1 。而在投资、保险、碳市场、金融科技等各领域,围绕可持续金融的创新业务模式不断涌现。中国的可持续金融市场迎来了前所未有的春天。

  • 2023-10-11
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中国联通5G+汽车智造技术白皮书2023 (1)

汽车制造业是现代制造业的重要领域,在制造产业中占据重要地位,具有产业链长、覆盖面广、关联产业多等特点,对国民经济的带动作用非常明显。5G、工业互联网、人工智能、无人驾驶、新能源车等技术的兴起,推动汽车产业向智能化、网联化发展,促使从生产到服务环节的全链条变革,为汽车产业带来新的发展机遇。为了实现“制造”向“智造”的转变,5G 作为关键使能技术,通过赋能智能制造、智慧物流及智能运维大力提升制造环节的自动化、信息化水平。

  • 2023-08-02
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OLED专题研究之一-材料篇:下游需求旺盛,OLED关键材料及组件迎来黄金发展期

OLED专题研究之一-材料篇:下游需求旺盛,OLED关键材料及组件迎来黄金发展期,OLED专题研究之一-材料篇:下游需求旺盛,OLED关键材料及组件迎来黄金发展期

  • 2022-11-16
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华为WLAN智能天线技术白皮书

该白皮书首次使用KPI(Key Performance Indicator,关键质量指标)+KQI(Key Quality Indicator,关键性能指标)评估方式,根据不同校园场景的建筑结构和用户接入等特点,区分、定义出9类主要场景:教室、VR课堂、办公室、会议室/报告厅、图书馆、实验室、食堂、操场、宿舍,并详细总结、规范出这9类主要场景下Wi-Fi 6网络的建设标准及设备选型规范,解决教育行业各场景Wi-Fi 6网络部署及运维的迫切需求。

  • 2021-06-15
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  • 20页
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基于双模型分层递阶的雾天图像复原算法_王红

针对雾天条件下采集的图像易出现对比度低、模糊等现象,提出一种基于双模型分层递阶的雾天图像复原算法。通过改进的限制对比度自适应均衡算法模型对图像进行处理,有效增强图像对比度同时除去部分雾气;结合物理去雾模型,通过阈值分割与四叉树搜索算法选取大气光值,计算对比度与透射率之间的数学关系,完成细化去雾;运用Canny算子优化的引导滤波算法对图像的高频信息进行去噪,通过小波重构得到最终的复原图像。实验结果表明,该算法能有效去除噪声,降低图像失真,复原后图像的对比度、细节和色彩保持方面都有所提升。

  • 2021-05-06
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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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