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人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读216

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略: 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值: 四 转换异常值: 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点: 5.2 替换异常点: 5.3 转换异常点: 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读225

预防性维护和预测

根据EN 13306(2001)标准,维护可以定义为“在物品生命周期内进行的所有技术、行政和管理行动的组合,旨在保持或恢复物品的状态,使其能够执行所需功能”。这也包括一系列故障排除、维修、控制和验证物理设备的行动,并应有助于改进工业流程。从传统观点来看,维护功能保证了设备的可靠性特性,特别是其可用性。因此,整体上它旨在理解故障机制并据此采取行动,以确保系统(物品)能够执行其设计功能。然而,维护功能的使命已不仅限于确保“物品服务”的实施。在质量、安全和成本方面出现了不同的要求,在过去的20年里,维护功能的挑战和职权发生了变化。

  • 2024-06-08
  • 阅读262

资产健康指数和生命周期成本

资产健康指数(AHI)是一种资产评分,以某种方式设计,以反映或表征资产的状态,从而反映其在组织确定的角色方面的表现[1]。AHI代表了量化复杂资产总体健康状况的实用方法。对于简单的评估,CBM技术可以精确估计具有定义和特定故障模式的特定资产的状态。然而,大多数这些资产由多个子系统组成,每个子系统可以由多种退化和故障模式表征。从纯理论的角度来看,组成系统的每个项目的每个故障模式都可以建模和估计。

  • 2024-06-08
  • 阅读285

资产状态和运营效率

利用先进的分析技术进行潜在故障的识别和预测,可以提高能源生成的效率并降低风险。机器学习等算法现在在可再生能源控制系统中得到了广泛应用。这类设施的特点是有大量传感器向SCADA系统(监控和数据采集系统)提供数据,通常这些系统都非常复杂,包括控制界面和客户界面(例如,工厂的所有者、分配电网管理员等)。功率和能量生产是由SCADA管理的两个最重要的变量。作为主要的系统性能输出,它们可以通过数据挖掘技术来控制系统故障,因为大多数系统故障直接影响输出功率和能量生产效率

  • 2024-06-08
  • 阅读254

AO工艺运行控制指标总结

污水处理的运行需要众多控制参数的合理调控,只有这样,才能保证处理工艺的正常、高效运行。本文详细介绍AO(脱氮)工艺主要参数指标的控制。

  • 2024-02-06
  • 阅读190

设备维护保养培训【PPT】

设备维护保养培训【PPT】

  • 2024-02-06
  • 阅读186

数据资产地图和数据资产目录

随着数据量的爆炸式增长,如何有效管理和利用这些庞大的数据资产,成为每一个组织面临的重大挑战。在这种背景下,"数据资产地图"应运而生。它不仅是一个工具或系统,更是一种新兴的管理理念。

  • 2024-02-06
  • 阅读209
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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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