庆阳石化设备运维管理实践与探索【PPT】
地铁屏蔽门系统对于我国大多数人来说还是很陌生的,本文以广州地铁为例,阐述了地铁屏蔽门控制系统的构成和功能,并对现场总线技术在其系统中的应用及屏蔽门系统与其他相关专业接口问题做了简明扼要的介绍。
量子理论为我们描绘了一幅与我们容易感知的由经典力学统治的现实世界有大不同的量子世界图象,而量子纠缠是量子世界特有的现象,在经典世界中没有对应。纠缠态的制备和各种测量仍然是现在前沿研究的一个热点话题。这小小的量子纠缠正在当今世界中从量子密码到完全保密的量子通信,从量子计算机到未来的量子互联网,给人类带来新的希望。
大数据包含地数据类型有结构化数据,半结构化数据与非结构化数据,而非结构化数据越来越成为数据地主要部分。 在可承受地时间范围内有效地处理大量地,多样性地数据,需要有特殊地专门技术,需要新地处理模式,这样才能具有更强地决策力,洞察力与流程优化能力。 这些特殊地专门技术或者新地处理模式便是大数据技术,是从各种类型地数据中快速获得有价值信息地技术。它包含大数据采集,大数据预处理,大数据存储,大数据处理,大数据分析,大数据可视化等技术。
新建的现代化绿地工厂可助推行业改善碳排放,而制造转型可赋能绿地工厂和现有棕地工厂降低能源、水和工艺气体使用强度。
潍柴智能制造的总体目标是以整车整机为龙头,以动力系统为核心,成为全球领先、拥有核心技术、可持续发展的国际化工业装备企业集团。
黑洞可能不是球形的?我们的宇宙也可能不是四维的?近日,量子杂志刊发了来自石溪分校研究者们的最新成果,我们的宇宙可能存在更多的维度!
ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。
没有账户,需要注册
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南