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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
  • 阅读803

用户画像技术及方法论

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

  • 2021-11-16
  • 阅读802
  • 下载4
  • 33页
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电力设备图像智能识别技术实用化提升与实践

介绍电力设备图像识别的应用背景和关键技术,分享应用案例,最后做了总结和展望。新型电力系统建设的加快深入推进,对电网持续可靠供电、安全稳定运行等方面提出了更高的要求,传统模式在平衡安全经济、绿色发展过程中的矛盾日益凸显,巫需结合智能化、数字化技术,推进图像智能识别技术应用,赋能智能巡检终端,实现设备监控集约化与管理精益化,推进电网向能源互联网加快升级和数字化转型

  • 2023-11-23
  • 阅读801

【IEEETC】基于多尺度注意力卷积神经网络的工业过程质量预测建模

软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用,这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而,现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此,本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN(MSACNN)来缓解这些问题。在MSACNN中,不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计,可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时,在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制,以获得它们的注意力权重,代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估,验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词:卷积神经网络(CNN)、基于多尺度注意力的CNN(MSACNN)、质量预测、软传感器。

  • 2024-10-13
  • 阅读801

《华为铁三角工作法》分享 (18页 PPT)

精髓就是任总的一句话:“让听得见炮火的人来决策。” 这是一种经营哲学,那如何落地呢?华为的铁三角指的是:AR你可以理解为客户经理,SR你可以理解为“技术负责人”,负责产品/服务解决方案,FR,即Fulfill Responsibility,主要负责交付、合同的履行。

  • 2024-04-15
  • 阅读797
  • 下载13
  • 18页
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赛迪智库我国各省区市新基建发展潜力白皮书

2020 年 3 月 4 日,中央政治局常委会指出,“加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。以 5G 基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网为代表的“新基建”项目成为各地投资的重点。

  • 2021-03-17
  • 阅读794
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  • 22页
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工厂的计划排程问题及算法

不能小看仅仅是一个车间一个工厂的计划排程问题,从学术上讲,这是一个大系统、复杂系统的优化问题。 MES是智能工厂的核心,将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端制造阶段的生产数据管理融合,实现产品设计、生产过程、维修服务闭环协同全生命周期管理。

  • 2022-08-31
  • 阅读791

汽轮机滑销系统

1、概述汽轮机在起动及带负荷过程中,汽缸的温度变化很大,因而热膨胀值较大。为保证汽缸受热时能沿给定的方向自由膨胀,保持汽缸与转子中心一致,同样,汽轮机停机时,保证汽缸能按给定的方向自由收缩, 在内外汽缸之间、汽缸和轴承座、轴承座和台板之间设有一系列的导向滑销而构成汽轮机的滑销系统。主要包括:立销、横销、纵销、猫抓横销、角销等

  • 2024-01-16
  • 阅读791
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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