当数据量大了、数据指标多了之后，每天的精力除了看数据还有很多其他的事情要做。就需要在整个运营状态稳定后，有一套自动识别异常数据并进行预警的机制。会对我们设定的规则，如果出现异常情况，就通过机器人的形式进行预警通知。然后运营人员再去核实并根据实际情况迭代规则。这一套机制可以称为异常值数据预警分析。
2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意，特与您分享!
2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，中山大学衡益教授作了题为“面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台”的特邀报告。征得衡教授同意，特与您分享!
基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术
PPT分享|李德仁院士：论时空智能与数字孪生智慧城市
最近，基于深度学习的模型，如transformer，由于其强大的表示能力，在工业剩余使用寿命（RUL）预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中，RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而，深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer（GTMRNet）来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同，GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先，构建了一个轻量级的组Transformer，通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后，提出了一种时间序列缩减策略，以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后，开发了一种多层次学习机制，以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明，所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本
针对三相异步电机匝间短路故障在不同工况下数据分布不一致带来的泛化识别准确率下降的问题，提出了一种基于残差-自注意力网络的迁移学习方法,通过在残差网络中嵌入自注意力机制实现特征强化并利用源域数据进行模型训练,然后利用迁移学习的微调策略使得模型能更好地适应目标域的特征分布,以此来增加模型在目标域数据中的适应性能力。
针对工业生产中滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测任务中数据挖掘不足导致预测精度低的问题,提出了一种多通道融合的滚动轴承剩余寿命预测方法。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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