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数据质量管理：6个维度，50个检查项

大数据时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素；然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙、背道而驰。因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。

  • 2024-11-25
  • 阅读504

数据库基础知识

DBMS(Database Management System)是负责数据库搭建、使用和维护的大型系统软件 DBMS对数据进行统一控制管理，以保证数据的完整性和安全性。 数据库、数据库管理系统以及关联应用，共同组成了数据库系统(DBS)

  • 2024-11-11
  • 阅读293

数据要素白皮书2024

2024 年政府工作报告指出，要健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。随着国家数据局的成立以及数据相关政策与改革举措的相继推出，我国数据要素发展路径愈加清晰和完善。围绕数据要素市场化配置改革这一主线，数据“供得出”“流得动”“用得好”“保安全”各项任务持续深化，相关政策落地实施步伐明显加快，并主要呈现出以下发展特点：

  • 2024-11-07
  • 阅读1292

2023星河AI网络白皮书

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  • 2024-11-13
  • 阅读508
  • 下载0
  • 50页
  • pdf

控制系统-导数（速率）控制

导数控制通过监控过程变量的变化速率（速度），以更接近目标设定值的方式运行，同时尽量减少超调和振荡。

  • 2025-02-05
  • 阅读412

零碳生物质能潜力蓝皮书

生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。

  • 2024-11-26
  • 阅读582
  • 下载0
  • 39页
  • pdf

IEEETIM多尺度深度注意Q网络：一种用于齿轮箱不平衡故障诊断的深度强化学习新方法

确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习

  • 2024-12-23
  • 阅读630

【IEEETII】基于VMD和LSTM的电网安全负荷预测混合模型

电力负荷预测作为电网静态安全的基础，直接影响电网运行的安全性、电网规划的合理性和供需平衡的经济性。然而，各种因素导致短期电力消耗发生剧烈变化，使数据更加复杂，因此更难预测。针对这一问题，本文提出了一种基于变分模分解和长短期记忆的新的混合模型，该模型消除了季节因素并进行了误差校正。对新加坡和美国的四个真实负载数据集进行了全面的案例研究，以证明所提出的混合模型的有效性和实用性。实验结果表明，所提出的模型的预测精度明显高于对比模型。关键词：误差修正、电网安全季节性因素消除、短期负荷预测（STLF）。

  • 2024-10-09
  • 阅读464