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智能楼宇的电气保护与接地

本文通过对几种供电接地系统的概括介绍,筛选出适合作为智能楼宇的供电接地系统,并对其所应采取的各类接地措施作了较为详尽的说明与分析,对智能楼宇应采取的电气保护与接地方法提出了适当的建议。

  • 2021-04-15
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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
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面向数据安全共享的联邦学习研究综述

跨部门、跨地域、跨系统间的数据共享是充分发挥分布式数据价值的有效途径,但是现阶段日益严峻的数据安全威胁和严格的法律法规对数据共享造成了诸多挑战。联邦学习可以联合多个用户在不传输本地数据的情况下协同训练机器学习模型,是实现数据安全共享的新范式。对联邦学习的工作原理及与其密切相关的技术进行了简要介绍,并系统地总结联邦学习的隐私安全性以及其与区块链结合的研究现状,最后对下一步的研究方向做出了展望。

  • 2023-04-03
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滴滴智能风控平台的探索实践

易用性:低技术门槛,是平台快速推广应用的关键 通用性:业务场景通用适配,不重复造轮子 可视化:风控处理链路长且复杂,让运行状态可视化很重要 实时安全攻防:快感知-快识别-快止损,尽可能缩短黑产攻击时间 一切都围绕着数据:数据是风控的弹药,数据标准化,数据运营比数据建设更难 模型不是万能的:策略与模型相互辅助,白猫黑猫,抓到老鼠就是好猫

  • 2021-05-07
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一种新型智能化楼宇门禁

本实用新型公开了一种新型智能化楼宇门禁,包括话筒、显示屏、扬声器和主体,所述主体的顶端固定连接有防水板,所述主体底端的外侧设置有遮挡结构,所述遮挡结构包括有滑槽、滑块、挡盖和限位块,所述滑槽均设置在主体两侧的底端,所述滑槽的外侧活动连接有挡盖,且挡盖内部两侧的底端均固定连接有滑块,所述挡盖内部两侧的定顶端均固定连接有限位块,所述主体一端的顶部固定连接有照明灯。本实用新型通过在主体的内部均匀设置有预留孔,预留孔的内部均匀固定连接有加强筋,加强筋是由第一加强丝和第二加强丝捻和而成,增加了加强筋的强度,通过均匀设置的加强筋可以增加主体侧壁的强度,避免主体破损。

  • 2021-05-03
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钻井时效分析

生产时间是指正常的钻井工艺所需占用的时间。时间构成关系如下:生产时间=进尺工作时间+测井工作时间+固井工作时间+辅助工作时间。 (1)进尺工作时间:是指与钻井进尺直接有关的所必需的时间,其时间构成关系如下:进尺工作时间=纯钻进时间(包括取心)+起下钻时间+接单根时间+扩划眼时间+换钻头时间+循环泥浆时间 A、纯钻进时间:是指钻头在井底转动,破碎岩石形成井眼的钻井时间。包括取心钻进时间,但不包括扩划眼和井壁取心的时间。 B、起下钻时间:是指为正常钻进和取心钻进所必需的起钻、下钻时间,除此以外的起下钻时间(包括短起下钻时间)均不得计入。起钻时间是指停止泥浆泵后,从上提方钻杆开始到起完最后一根立柱,钻头提出转盘面止的全部时间。

  • 2021-04-30
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数据中台-数据可视化建模平台

DT时代,数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增。各行业的决策者已经意识到了数据是核心资产,并期望对数据进行存储和挖掘以达到资产保值甚至增值的目的。大多数企事业单位在面对海量、异构、实时的大数据时,往往没有足够的技术能力和经验,进行复杂的大数据处理,并支撑多元化的应用。数据分析工具和懂数据分析的人正在成为企事业单位稀缺资源,数据挖掘分析及可视化工具是数据分析过程中重要的一个环节,自助建模将是数据分析工作的未来趋势。

  • 2024-02-10
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埃森哲:竞速上云:全面收获云价值

为了解企业的上云进程及云投资的价值回报情况,埃森哲面向全球800家年收入在10亿美金以上的企业开展了调研,调研于2022年7月至8月期间举行,问卷覆盖了14个国家/地区、12个行业的业务高管和IT高管。基于实证研究和数据分析,报告团队同技术专家、行业专家、埃森哲业务负责人等进行多轮深度访谈。本次调研延续了2018年和2020年两次研究话题4,5,研究发现企业在上云方面取得了长足进展,但距离实现全部云价值仍然存在差距。众多企业在实现上云初级目标后,开始渴望更多的回报。为此,企业需将重点从“上云就行”转向“获取云价值”,通过“持续、无缝用云”来全面达成预期成果,提高创新水平并挖掘业务机遇。

  • 2023-06-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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