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详解工业互联网基本概念及关键技术2

工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。 工业互联网是开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。 工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和 客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、 跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。

  • 2024-02-20
  • 阅读376

国家互联网应急中心CNCERT2016年中国互联网网络安全报告

报告对计算机恶意程序传播和活动、移动互联网恶意程序传播和活动、网站安全监测、DDoS 攻击监测、安全漏洞预警与处置、网络安全事件接收与处理等情况进行深入细致的分析。

  • 2021-03-29
  • 阅读375
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  • 258页
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云南民族大学研究团队：基于麻雀算法优化的VMD？CNN？LSTM的短期风电功率研究

考虑相关风电场之间的影响因素可以有效提升新建风电场的风电功率预测精度，提出利用变分模态分解技术（VMD）将单风电场风电功率预处理分解为本征模态函数（IMF），然后将各风电场同频段分量，即低频分量、高频分量和残差分量，组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络（CNN）的输入，利用卷积神经网络提取同分量子模态下空间特征信息，输入到长短时记忆网络（LSTM）提取时间序列中的长时依赖关系进行预测，最后将预测结果进行叠加，获得完整的预测结果。组合神经网络的超参数设置相较于单一模型对预测精度的影响更大，采用新型麻雀搜索算法（SSA）可以节省人工手动调制参数的时间、提高超参数设置的精度和效率。使用该方法对某风电集群中的新建基准风电场进行预测，预测结果表明经SSA优化的VMD-CNN-LSTM模型在预测风电集群数据上有较高的精度，预测效果好于对比模型LSTM，CNN-LSTM和SSA-VMD-LSTM。

  • 2024-11-12
  • 阅读375

第50步深度学习图像识别：Data-efficientImageTransformers建模（Pytorch）

Data-efficient Image Transformers (DeiT)是一种用于图像分类的新型模型，由Facebook AI在2020年底提出。这种方法基于视觉Transformer，通过训练策略的改进，使得模型能在少量数据下达到更高的性能。 在许多情况下，Transformer模型需要大量的数据才能得到好的结果。然而，这在某些场景下是不可能的，例如在只有少量标注数据的情况下。DeiT方法通过在训练过程中使用知识蒸馏，解决了这个问题。知识蒸馏是一种让小型模型学习大型模型行为的技术。 DeiT中的关键技术之一是使用学生模型预测教师模型的类别分布，而不仅仅是硬标签（原始数据集中的类别标签）。这样做的好处是，学生模型可以从教师模型的软标签（类别概率分布）中学习更多的信息。另外，DeiT还引入了一种新的训练方法，称为“硬标签蒸馏”，这种方法更进一步提高了模型的性能。通过这种方法，即使在ImageNet这样的大规模数据集上，DeiT也可以与更复杂的卷积神经网络（如ResNet和EfficientNet）相媲美或者超越，同时还使用了更少的计算资源。

  • 2024-03-18
  • 阅读375

电子支付的发展

所谓电子支付，是指从事电子商务交易的当事人，包括消费者、厂商和金融机构通过信息网络，使用安全的信息传输手段采用数字化方式进行的货币支付或资金流转。目前，电子商务在中国还大多集中在北京、上海、 广 州等网络发达的地区，这对于上网企业来说,把经济发达的地方做一个窗口、试点的策略是很正确的。中国还属于发展中国家,大部分城市上网的人口比例偏低,只有把一个地区做强了,才有精力去逐步发展下一一个城市。随着高科技的不断发展,电子计算机成为人们生活中不可缺少的工作工具,网络成为人们沟通的主要平台的时候,就真正到了中国电子商务发展的春天。贸易网络的建立会使经济的运作变得更加畅通无阻。同时,网上所销售产品的价格也会成为电子商务发展的瓶颈,因为对于受众来说,网上购物所需的费用除了货物本身的价钱以外,还需额外地支付，上网通讯费用,这就需要企业进一步明确预算,制定一系列的优惠方案。随着网络基础平台的不断完善,网站推广力度的不断加强,高科技的不断深入,必将会带来网上销售的热潮。

  • 2021-04-15
  • 阅读375
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  • 20页
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【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374

今日头条2017人工智能影响力报告37页

人工智能将改变全球的生产力，工作模式和生活方式，并创造巨大的财富。

  • 2021-03-29
  • 阅读373
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  • 37页
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大数据图数据库之数据分片

对于海量待挖掘数据，在分布式计算环境下，首先面临的问题就是如何将数据比较均匀地分配到不同的服务器上。对于非图数据来说，这个问题解决起来往往比较直观，因为记录之间独立无关联，所以对数据切分算法没有特别约束，只要机器负载尽可能均衡即可。

  • 2023-02-14
  • 阅读373