物联网(IoT)正在带来大量的智能连接设备,这将孕育出许多新业务并提升产业效率。IoT将改变商业模式和人们的生活方式,在未来很长时间内推动创新。未来十年,据预测全球将部署100亿个连接的设备,很多重要的商业领域将依赖物联网,并产生上万亿美元的经济价值。物联网是全互联世界的基石,万物互联的到来只是时间问题。
3GPP关于5G QoS等系列标准和规范已陆续推出[1],基于5G切片技术在toB业务中的行业应用需求旺盛,文章从运营商角度,探索、设计了贯通终端、无线、承载、核心及固网的端到端的5G切片专线的业务方案和服务标准,依托于中国电信5G、IP RAN、OTN等网络,开发了基于5G接入,提供点对点专线、入云专线等功能的综合型产品,在带宽、QoS、拓扑、连接数量、连接区域等方面提供可定制的差异化服务。并组织在北京等多省联合友好客户进行了业务验证,对技术方案、业务设计、网络和IT部署方案进行测试,系统功能、性能均达到业务设计指标。
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当前5G网络建设成本高,投资压力大,基站建设进度受铁塔公司制约;基站机房电费、租赁、服务费用逐年上升,运营维护压力大。面向未来5G建设,通过C-RAN组网,实现BBU集中化部署,可促进降本增效,实现低成本建网。首先分析了C-RAN区所处的网络位置,其次从BBU框多基站/多载波配置能力、单机柜装机空间等维度,阐述了C-RAN机房配置标准,最后以某省C-RAN规划为例,得出C-RAN机房配置模型,并对C-RAN机房的选择提出了建议。
为了研究螺栓松脱对航空发动机转子动力学特性的影响,本文以航空发动机模拟转子为研究对象,建立 了具有螺栓松动特性的有限元模型,利用螺栓松脱-横向裂纹等效法分析了螺栓连接结合面的开闭变化规律以及螺 栓松脱单元的时变刚度特性,采用谐波平衡法求解了系统的运动方程,通过时域、频域和三维频谱图对比分析了 有无螺栓松脱两种工况下系统的振动响应。研究表明,当存在螺栓松脱时,结合面的开闭区域与旋转角度有关, 具体变化过程为完全闭合到完全张开再到完全闭合;当螺栓松脱数量较大时,主刚度随分界线位置的变化幅度较 大,且会产生轴向-剪切、轴向-扭转、弯曲-扭转等耦合刚度;系统在一阶临界转速以及1/2,1/3,1/4临界转速 附近出现峰值,在三维频谱图中除了基频成分还出现了二倍频成分2×、三倍频成分3×和四倍频4×成分。研究结果 为航空发动机转子螺栓松脱的故障诊断提供了理论依据。
水下定位系统是ROV(水下机器人)作业中的关键装备之一,是保障ROV 水下高精度位置、姿态控制的重要环节,在ROV 通过TSS350 型电缆检测系统、水下可见光检测设备及前置声纳等系统定位海底电缆进行检测的作业过程中发挥至关重要的作用。通常情况下,ROV 的水下定位系统基于定位精确度高的动力定位母船,以保证水下作业定位误差在可接受范围内。但由于动力定位母船作业成本高昂,且动遣时间较长,因此对于ROV 水下作业有较大的限制[1]。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。
核方法和神经网络是两种主流的非线性数据建模方法,已被广泛应用于工业过程监测。然而,它们都存在不完美的性质,因此相关应用受到限制。一方面,内核的可重构性、可扩展性和对超参数的鲁棒性不强,导致它们在大规模数据建模和监控中的性能下降。另一方面,排序为参数初始化的神经网络的高维参数空间存在严重的异常检测性能不一致,这使得行业对使用神经网络持谨慎态度。受这些事实的启发,我们提出将核和神经网络集成在一起,形成一种可扩展、可重构和性能一致的新模型结构。具体来说,通过(1)从训练集中选择关键边缘和内部数据作为隐藏层径向基函数的中心,以及(2)在训练过程中自适应调整核宽度,提出了一种基于自编码器的非平稳模式选择核(AE-NPSK)。此外,新的神经网络具有很强的性能一致性,这有助于搜索最优参数。最后,我们在具有挑战性的多模工艺上测试了所提出方法的性能。结果验证了所提出方法的有效性。关键词:核方法、人工神经网络、过程监测、多模式过程、自动编码器、径向基函数
近年来,人工神经网络因其构建具有不同程度非线性的灵活模型和有效处理大规模数据的卓越能力,在冶金、化工和机械制造业的过程监测中得到了成功的应用。然而,由于神经网络训练和初始化的高昂成本,该模型的独特性降低,导致故障检测性能更加波动。为了缓解这个问题,并受到生物神经元发射尖峰以传输信息的方式的启发,尖峰神经元被用于构建尖峰神经网络,将参数优化从传统的全局参数调整转变为两阶段分层过程。基于此,构建了类abrain离散模型的脉冲自动编码器(SNNAE)。通过数值算例,首先将SNNAE的训练过程与具有相同结构的人工神经网络的训练过程进行了比较,结果表明SNNAE在处理高度非线性数据方面具有更高的效率和精度。为了衡量其在故障检测中的有效性,然后通过相同的数值例子和三相流过程将SNNAE与最先进的方法进行比较,表明其能够显著提高非线性过程中的过程监测性能,同时显著降低其波动。关键词:人工神经网络、尖峰神经网络、故障检测、非线性过程、性能波动
大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。
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