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【JPC】用于动态过程监测的重排序短期自相关驱动远程判别卷积自编码器

由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。

  • 2024-10-04
  • 阅读1183

华为网络学院平台运营方案

随着ICT产业的不断发展,IP、IT、CT不断融合,代表新兴技术的物联网(IOT, Internet of things)、云计算及移动宽带将会为ICT产业带来无限机会。过去几十年,信 息技术作为一种通讯工具和支撑系统,已经深刻地影响和改变了人类社会的生产和生活 方式,催生了新经济和新行业,也同时颠覆着传统的经济和行业。 数字化时代的到来同样对ICT行业人才的知识体系与综合技能提出了更高的挑战。 “知识融合、技能跨界、标准演进”成为评判合格ICT人才的新标准。作为人才培养的 最前沿,院校在人才生态链中承载着为社会输送优秀人才的光荣使命与责任。如何才能 更好地发挥院校在ICT人才生态链的作用?作为ICT行业的领导者,依托多年在ICT人才培 养的经验,华为认为需要从以下四个方面构建完整的院校ICT人才培养体系

  • 2021-04-29
  • 阅读1182
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  • 36页
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下一代车联网设计与实现白皮书 2023 -从平台架构、数据采集到消息传输、安全通信的全方位技术手册

本白皮书旨在深入探讨和解决车联网领域中的关键问题,为车联网平台的设计与实现提供有力的指导。我们将根据 EMQ 在车联网领域的实践经验,从协议选择等理论知识,到平台架构设计等实战操作,与读者分享如何搭建一个可靠、高效、符合行业场景需求的车联网平台。

  • 2023-12-12
  • 阅读1182
  • 下载6
  • 118页
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清华大学:人工智能之情感计算

情感的识别和表达对于信息的交流和理解是必需的,也是人类最大的心理需求之一。人类的认知、行为等几乎都要受到情感的驱动,并影响着人际互动以及群体活动。

  • 2022-01-05
  • 阅读1182
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  • 73页
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程建伟博士:自主可控多物理场软件研发及其在直流输电领域的应用

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。南网科研院生技中心程建伟博士作了“自主可控多物理场软件研发及其在直流输电领域的应用”的特邀报告,分享了南方电网TRSim多物理场软件的研发和工程应用创新成果。征得程博士同意,特与您分享!

  • 2024-09-04
  • 阅读1180

STM32 开发指南 V1.2 _ALIENTEK 战舰 STM32 开发板教程

在线交流到低压直流的产品中,这款逆变器是目前正在运行的市场。 一个激荡是电源结构的最合适的范围,可以向后面添加更多的扩展范围提供多路输出电压。

  • 2022-01-27
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  • 782页
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分布式光伏电站专业运维手册

户用及中小型光伏电站的特点是占地面积小、安装位置灵活且日常维护量少。除了自发自用外,还可以将多余的电能并网卖给国家电网公司,从而获取一定的收益。随着国家对光伏发电宣传力度的不断加大,以及各地政府对光伏扶贫政策的推广,人们对光伏发电的认识越来越普及,户用及中小型光伏电站也越来越多。本运维手册,可供有一定电气专业基础人员参考,如遇复杂设备问题,请直接联系设备厂家解决。

  • 2024-04-24
  • 阅读1179
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ClickHouse知识讲解

ClickHouse 是一个列导向数据库,是原生的向量化执行引擎。 ... 它对整个资源的垂直整合能力做得比较好,并发MPP+ SMP 这种执行方式可以很充分地利用机器的集成资源。 它的实现又做了很多性能相关的优化,它的一个简单的汇聚操作有很多不同的版本,会根据不同Key 的组合方式有不同的实现

  • 2021-04-17
  • 阅读1177
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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