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基于网关的工业互联网平台第三方微服务监控预警方法

本发明公开一种基于网关的工业互联网平台第三方微服务监控预警方法，包括如下步骤：获取网关前置过滤器中的第三方微服务的访问请求信息；根据第三方微服务的访问请求信息得到第三方微服务的唯一辨识id；获取网关后置过滤器中的第三方微服务的请求结果信息；对第三方微服务的访问请求信息与请求结果信息进行存储；根据访问请求信息与请求结果信息定时分析单位时间内该第三方微服务的访问记录，得到监控信息：判断监控信息判断是否预警。利用工业互联网平台网关的前置过滤器与后置过滤器获取第三方微服务访问工业互联网平台时的访问请求信息与访问结果信息，无需在第三方微服务的服务端埋点，对工业互联网平台中第三方微服务进行有效监控预警。

  • 2021-06-16
  • 阅读198
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一种适用于工业互联网的工业现场监测方法

本发明公开了一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，属于工业现场监测领域，一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，包括数据输入：包括产品生产信息的输入和产品检测信息的输入；数据采集；数据分析；数据输出；数据补偿，可以通过在数据输入时将产品的生产数据、生产程序、检测数据和检测程序全部输入，增加对比数据的多样性，通过数据分析对采集到的产品生产信息和产品检测信息进行对比分析，在能够输出数据的同时，通过数据补偿将分析的结果可对输入的产品信息进行补偿，有效提高产品生产的质量，降低产品的不合格率，并且有效对产品在生产和检测信息进行分析和处理，能够有效调高的应对异常数据的速度。

  • 2021-06-16
  • 阅读181
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基于工业互联网操作系统的视频监控控制方法

本发明提出了基于工业互联网操作系统的视频监控控制方法，包括获取生产环境视频，在视频采集器中将生产环境视频进行加密处理后得到加密视频，将加密视频发送至生产环境侧网络设备；令生产环境侧网络设备获取办公环境侧网络设备的参数设置，基于已知的参数设置将加密视频进行适应性转换，将转换后的加密视频经专用端口发送至办公环境侧网络设备；令办公环境侧网络设备接收加密视频，进行解密后得到生产环境侧的监控视频，将监控视频进行处理后传输至用户设备进行显示。通过将监控视频进行基于网络设备参数设置的适应性改进，使得监控视频能够通过隔离的网络由生产环境传输至办公环境，弥补了现有技术中在工业操作系统中无法传输视频的缺陷。

  • 2021-06-16
  • 阅读178
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基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断方法

本发明提出了一种基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断技术。采用现场总线技术和 Ethernet/IP工业以太网的异构网络融合技术实现对多台裁断机的实时监控和操作。提出针对二维不规则样片排样的高效排样算法实现皮革的优化排样,同时结合通信网络的实时性与多机协调裁断策略,实现皮革裁断的快速流水线操作和较低的皮革浪费率。与传统的皮革裁断技术相比,该技术能够实现高效、浪费率低、节约人工成本、降低能耗等多方面优点。

  • 2021-06-15
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2020年人工智能十大技术进展

2020年人工智能领域有哪些重大进展？位于北京的智源人工智能研究院请 “智源学者” 们从全球的研究成果中评选了一份年度成就名单，其中有文本能力惊人的自然语言处理预训练模型GPT-3，有惊艳结构生物学领域的AlphaFold2，也有不少中国学者的成果。名单按对人工智能领域的重要性排序，会是谁拔得头筹呢？

  • 2021-06-13
  • 阅读160
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人工智能技术提升音乐教学质量的初步探索

“AI”即人工智能，是Artificial Intelligence的英文缩写，对于如今的我们来说已经不再陌生，我国已经迈入了“互联网+”、“大数据+”的时代。上个世纪90年代人工智能还不具有人的创造力、思维能力，而现在AI发展的新的算法是模仿人脑思维基础上的计算机实现。他已经具有了创造性、智慧、直觉。AI运用于社会生活的方方面面，给我们带来了全新的生活体验。近年来人工智能也广泛的运用在音乐上。主要有人工智能作曲，智能乐器，及在音乐传播中的应用。

  • 2021-06-13
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服务机器人核心技术模块分析

在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上，中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大。认清发展现状，理清发展逻辑，紧跟发展机会，是产业当中所有参与者需努力的方向。 服务机器人核心技术模块分为环境感知技术、运动控制技术、人机交互技术、操作系统技术和芯片技术。

  • 2021-06-12
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服务机器人技术中的知识表示研究（二）

在服务机器人技术领域，研究人员已投入大量精力进行学习、理解和将动作表示为机器人执行任务的操作。机器人学习和解决问题的任务非常广泛，因为它集成了各种任务，例如对象检测，活动识别，任务/运动计划，本地化，知识表示和检索，以及感知/视觉和机器学习的交织技术。在本文中，我们仅专注于知识表示，特别是过去几十年来研究人员所做的通常如何收集，表示和复制知识以解决问题的方法。根据知识表示的定义，我们讨论了这些表示与近年来广泛引入和研究的有用学习模型之间的关键区别，例如机器学习，深度学习，概率建模和语义图形结构。除了此类工具的概述之外，我们还讨论了机器人学习中存在的问题以及如何构建它们并将其用作有助于解决这些问题的解决方案，技术或开发（如果有）。最后，我们讨论了设计有效的知识表示时应考虑的关键原则。

  • 2021-06-11
  • 阅读184
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