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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227

【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234

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273

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303

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269

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199

设备维护保养培训【PPT】

设备维护保养培训【PPT】

  • 2024-02-06
  • 阅读194

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217
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的,要求高速度地分析处理,采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料,是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统,都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。

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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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