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面向6G的天地一体融合网络技术白皮书(2024年)

本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络,提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系,并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴,从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

  • 2024-02-19
  • 阅读1172

能效标准标识白皮书(2023年版)

能效标准标识白皮书(2023年版),能效标准标识白皮书(2023年版),能效标准标识白皮书(2023年版)

  • 2024-02-27
  • 阅读297
  • 下载0
  • 74页
  • pdf

基于超宽带技术(UWB)的室内定位系统

超宽带技术作为近年来新兴发展起来的一种无线电技术,因其特有的性能,能够提供精确的室内位置信息,非常适用于室内定位系统的应用。美国、加拿大、日本等发达国家近年投入了大量的人力、物力对相关技术和产品进行研究和开发。我国正处于信息产业发展的关键时期,应该抓住机遇,争取在室内定位系统这个有着极大现实意义和广阔应用前景的领域有所突破

  • 2024-03-11
  • 阅读216

价值流分析案例

H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。H公司属于典型的精密件制造企业,从事航空发动机紧固件的研发和生产。

  • 2024-01-03
  • 阅读619
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  • 11页
  • pdf

价值流图及价值流分析

价值流图(value stream mapping)是用一张纸、一支笔顺着物料和信息的流程收集关键数据,表示一件产品从订单到运输的过程,每一个工序的材料流和信息流的图表,并进行分析的工具。

  • 2024-01-04
  • 阅读636
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  • 20页
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2023中国ESG发展白皮书-财新智库&ESG30-2023-101页

年度业绩不佳为 ESG 基金发展带来新挑战。但各类 ESG 基金中仍有部分产品表现不俗,并且 ESG 基金在中长期表现出优势,也为致力于 ESG投资的机构及个人投资者注入了些许信心与定力。

  • 2023-12-20
  • 阅读566
  • 下载0
  • 101页
  • pdf

【AppliedEnergy】一种具有准确性和可解释性的模糊时间序列风力发电预测模型

考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究,本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度,解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同,该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释,并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度,本研究结合了非平稳集,以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测,以有效应对长期预测挑战。此外,本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本,称为SLG-AHA,以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性,显示了其优越的预测精度和稳定性。

  • 2024-05-11
  • 阅读255

【ASC】滑动窗口双通道CNN(SWDC-CNN):一种同步预测水泥煅烧过程煤耗和耗电量的新方法

作为加工业的代表,水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而,由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性,很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络(SWDC-CNN)的数据驱动预测方法,以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性,以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构,减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)和门递归单元(GRU)等优秀模型。实验结果表明,所提出的SWDC-CNN模型性能良好,预测精度最高,能够满足预期要求。

  • 2024-05-11
  • 阅读341
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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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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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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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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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