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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205

【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214

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254

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271

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244

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180

设备维护保养培训【PPT】

设备维护保养培训【PPT】

  • 2024-02-06
  • 阅读180

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198
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