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基于UMa和RMa传播模型的5G覆盖性能研究

与4G工作频段相比,5G的工作频段更高,频段的传播损耗和穿透损耗更大,其覆盖将面临严峻的挑战。首先,简述国外和国内5G频段分配现状;其次,基于5G频段UMa传播模型、RMa传播模型,通过仿真分析两种传播模型在城区和农村场景下5G的覆盖性能;最后结合链路预算表及传播模型,得出5G覆盖性能的结论。

  • 2021-12-24
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实时数仓是一个产品还是解决方案?

而对于目前比较火热的实时数仓,市场还没有形成共识,并没有统一的定义。数据一哥认为,实时数仓和传统数仓都是一个数据仓库,只是随着业务变化,针对对不同业务场景提供支持。虽然实时数仓这个概念现在才被提到,但是很早就出现了,经历了几个重要的发展阶段。

  • 2022-09-30
  • 阅读408

从管、存、算、规、治看数据资产管理

俗话说“巧妇难为无米之炊”,要做好数据分析,先要找到“好米”,也就是“好数据”。如何获取数据,又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”,是数据分析需要重点关注的问题。

  • 2022-09-29
  • 阅读408

门禁系统如何与消防、视频、智能楼宇系统联动

在人流量比较密集的场所,在出现火警、恐怖袭击等紧急情况下人员疏散比较困难,尤其这些场所安装了门禁系统后,这个问题就表现得尤为明显,平时安全保障的“门神”,此时就成为了人们逃生的重大障碍。因此,门禁系统必须具备消防火灾联动功能。

  • 2021-03-27
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PSEP基于平稳特征的协整堆叠式自动编码器模型用于非平稳过程监测

在工业过程监测中,长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而,基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征,这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题,本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型,以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征,所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后,在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

  • 2025-01-11
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工业操作系统应用现状

工业操作系统是指能够实时采集传输工业数据、监测生产过程、管理控制单元和保障生产安全的系统,通常由传感器、控制器、执行器、通信网络和系统软件等组成,共同保障工业生产的高效率、高质量、安全稳定运行,主要包括嵌入式软件、工业协议和工业控制单元,包括可编程控制系统(PLC)、分散型控制系统(DCS)、数据采集与监控系统(SCADA)和安全仪表系统(SIS)等。

  • 2025-05-20
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汽轮机现场动平衡一次加准法的实践

随着电力需求的增长,大容量机组的数量日趋庞大,机组轴系越来越复杂,振动问题也越来越突出。大机组进行振动的动平衡处理,需要启动整套汽轮机、锅炉及相关辅助设备,每次启动至少要4个小时以上,按照常规的动平衡过程,一般要启停3次以上,在整个过程中,机组基本都处于烧油状态,仅燃油消耗就达数百吨,短期内的反复启停机对整个机组系统也是很大考验。因此,在动平衡处理中,都力争能用最少的启停次数将振动降低到满意的范围内。一次加准法力求将动平衡所需要的启停次数降低到最少,节约启动费用和开机时间,这对大型机组来说具有非常可观的经济效益。

  • 2025-02-25
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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