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XCNet-PN使用手册V1.4

XCNet 是一款高性能协议转换网关，是为满足日益增多的工厂设备信息化需求（设备网络监控和生产管理）而设计，用于西门子自带以太网接口的 PLC（S71200、S71500、S7300、S7200Smart 等）和西门子以太网模块（CP243-1、CP343-1 等）的以太网数据采集，非常方便构建生产管理系统。

  • 2022-10-12
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详谈6G到底是什么？

尽管全球5G才刚开始，但研究机构已把目光转向6G技术了。近日，芬兰奥卢大学发布了全球首个6G白皮书，此白皮书是基于70位受邀专家于2019年3月在芬兰拉普兰举行的首届6G无线峰会特别研讨会上分享的观点，涵盖6G的关键驱动因素、研究要求、挑战和研究问题等。

  • 2021-03-16
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终于有人把知识图谱讲明白了

知识图谱的概念诞生于2012年，由Google公司首先提出。知识图谱的提出是为了准确地阐述人、事、物之间的关系，最早应用于搜索引擎。知识图谱是为了描述文本语义，在自然界建立实体关系的知识数据库。一般情况下，我们可以使用关系图来表示知识图谱。

  • 2021-02-24
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全球工业软件深度报告-国内外PLM-ERP-CRM-MES-CAX市场分析

工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域， 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上，支撑企业业务与应用，其内含工业知识与流程，以软件形式赋能工业企业，本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有：1）信息流（数据）的采集与管理；2）工艺模型的构建与优化；3）设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显，企业核心痛点不同，因此工业软件通用性较低，面向不同行业工业软件通常 存在较大差异，不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2022-04-07
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【IEEETII】TC-GATN：用于工业过程中多变量时间序列预测的具有非线性范式的时间因果图注意网络

多元时间序列（MTS）预测在工业过程监测、控制和优化中起着重要作用。通常，工业MTS之间的分层交互行为形成了复杂的非线性因果特征，这极大地阻碍了现有预测模型的应用。研究发现，图注意力网络（GAT）为应对这一挑战提供了技术思路。然而，节点信息的未知有向图和线性转换使得传统的GAT在工业领域不太受欢迎。在这篇文章中，我们提出了一种新的预测模型，称为具有非线性范式的时间因果图注意力网络（TC-GATN），以充分捕捉工业MTS的固有依赖性。具体来说，利用关于格兰杰因果关系的图学习算法来提取多个变量之间的潜在关系，以引导层次结构的定向边连接。然后，引入位于图邻域空间中的并行门控递归单元编码器，对节点特征进行非线性交互，实现自适应变换和传输。自我注意机制进一步用于聚合所有阶段的编码器隐藏状态。最后，补充了一个时间的模块来处理来自图层的信息，实现了令人满意的预测。通过甲醇生产和氯硅烷蒸馏的两个实际数据集验证了TC-GATN的可行性和有效性

  • 2024-09-09
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新能源电站集中运营分析平台技术方案

实现远程监测，全面、直观地展示电站关键设备的运行情况，辅助生产管理工作；实现各电站运行管理、设备资产管理以及生产运营分析,远程实时把握电站的生产运营情况，为电站的建设、运维等经营、生产活动提供决策依据，全面提升电站运营水平；实现以电站生产运行指标体系为标准，对电站运行数据进行多层次、多维度综合对比分析，评估电站生产运行情况，提供全面的生产运行报表，为电站管理决策提供有力的数据支持。

  • 2021-03-12
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基于大数据的软件项目知识图谱构造及问答方法

随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长，构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据，快速构建语义关联丰富的软件知识图谱，是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型，建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架，该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答，有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前，软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。

  • 2021-02-24
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专题研究：机器视觉，5G工业的眼睛

5G赋能工业，工业软件MES是5G工业的灵魂，而机器视觉则是5G工业的眼，是实现工业智能化、数据化关键。 2、未来趋势：在5G工业的大背景下，深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉； 3、3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域，拉高行业的整体天花板。相较于 2D 视觉，3D 视觉可以更好地进行多传感器融合，检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息，应用领域远多于 2D 视觉。

  • 2021-03-09
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