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数据架构建设方法及案例

数据架构的本质是数据模型和数据流(或叫数据分布),《华为数据之道》将数据架构分为数据资产目录、数据标准、数据模型及数据分布,DAMA将数据架构分为数据模型和数据流设计,差不多就是这个意思。

  • 2022-09-29
  • 阅读438

万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读438

李渊研究员:电网友好型微电网构建关键技术

在"配电网/微电网智能化技术及应用”专题会议上南瑞集团研究院李渊研究员作了题为“电网友好型微电网构建关键技术”的专题报告。????征得李研究员同意,特与您分享!

  • 2024-09-26
  • 阅读438

设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术(上)

本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中,机器设备大部分时间处于正常运行状态,故障发生的时间极为短暂,导致故障数据稀缺,数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展,复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象,给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面,系统分析当前不平衡数据分类的主要方法,并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。

  • 2024-11-06
  • 阅读438

【IEEESensorsJournal】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏Transformer网络

在本研究中,提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型,该模型可以有效地简化特征提取,增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取,设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架,从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比,所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量,因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中,我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充,以在小样本数据的背景下提高模型性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读438

图解:15类39个机械振动故障及其特征频谱

15类常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡、不对中、偏心转子、弯曲轴、机械松动、转子摩擦、共振、皮带和皮带轮、流体动力激振、拍振、偏心转子、电机、齿轮故障、滚动轴承、滑动轴承。

  • 2023-01-29
  • 阅读437

2025年中国工控系统行业市场规模、竞争格局及发展趋势

随着中国智能创造能力的提升,带动中国工控系统行业快速发展,中国工控系统主要由工业软件组成,根据数据显示,中国工业软件行业市场规模呈现逐年上涨态势,从2012年的728.6亿元上涨至2022年的2407亿元,2012-2022年复合增长率为12.69%,未来随着中国智能创造能力的进一步提升,及信息安全等级的提升,未来中国工控系统市场规模将会呈现持续上涨态势。

  • 2025-02-27
  • 阅读436

小样本学习登上Nature!【小样本学习+多模态】

- AMFAR框架基于元学习范式,包含元训练和元测试两个阶段。 - 在元训练阶段,首先使用特定于模态的背骨网络提取查询样本和支持样本的动作原型的多模态表示。 - 利用查询到原型的距离计算模态特定的后验分布,并采用Active Sample Selection (ASS) 模块,根据模态的可靠性将查询样本分组。 - 设计了Active Mutual Distillation (AMD) 机制,通过双向知识引导流在模态间传输查询到原型的关系知识,从而提高不可靠模态的表示学习能力。 - 在元测试阶段,采用Adaptive Multimodal Inference (AMI) 进行小样本推理,通过自适应地融合不同模态的后验分布,更多地关注可靠的模态。

  • 2024-09-12
  • 阅读435
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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