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基于图多任务学习的潮流分析模型

针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型,不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题,提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型,同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。

  • 2024-11-22
  • 阅读445

基于气吹原理的一体化防雷间隙快速灭弧方法

本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙,并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析,利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型,分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。

  • 2024-11-22
  • 阅读463

面向未来网络的数字孪生城市场景应用白皮书

数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市,通过数字建模、感知连接、智能分析等技术,洞察物理城市运行状态,仿真推演运行趋势,形成智能交互决策,反馈于物理城市,实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来,在国家部委政策驱动下,数字孪生城市相关技术逐渐成熟,全国多地加快数字孪生应用场景创新实践,在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例,市场规模持续增长,应用效能不断增强。

  • 2024-11-22
  • 阅读840

炼化企业以预知维修为导向的设备完整性管

中国石化武汉分公司 创造性提出了以预知维修为导向的设备完整性管理体系三维实践架构,发明预知 维修技术工具成功应用,设备管理业务全流程数字化处理,建立设备关键绩效指标体系,配套完成 “专业管理+区域协同”两级矩阵组织架构改革,有效植入设备完整性管理信息平台。

  • 2024-11-19
  • 阅读296

处理不平衡数据的过采样技术对比总结

在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类,忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。

  • 2024-11-18
  • 阅读262

不平衡数据分类中的数据重采样比较研究

机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中,普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法,近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性,对不同类型分类器的作用各不相同。

  • 2024-11-18
  • 阅读251

综述|设备状态监测中处理工业数据分布不平衡的重采样技术(上中下)

在实际工业场景中,机器大多数时间都处于正常工作状态,而故障状态下的时间则非常短。因此,收集到的故障数据非常有限,这导致了故障诊断数据集的不平衡,故障样本的数量远少于正常样本。此外,随着制造业的快速发展,机器设备变得越来越复杂,这使得收集的故障数据中存在噪声、类重叠、类内和类间不平衡、多类不平衡以及时间序列不平衡等问题。因此,解决这些问题已成为故障诊断领域的研究热点和难点,并出现了许多解决方法。本文将从数据预处理、特征提取以及分类器改进三个方面进行全面梳理。同时,还描述了不平衡数据分类方法在工业场景中的应用。最后,总结了不平衡数据分类研究领域面临的挑战,并提出了未来可能的研究方向。

  • 2024-11-18
  • 阅读326

万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读491
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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