DCS 是以微型计算机为基础,将分散型控制装置,通信系统,集中操作与信息管理系统综合在一起的新型过程控制系统。
超宽带技术作为近年来新兴发展起来的一种无线电技术,因其特有的性能,能够提供精确的室内位置信息,非常适用于室内定位系统的应用。美国、加拿大、日本等发达国家近年投入了大量的人力、物力对相关技术和产品进行研究和开发。我国正处于信息产业发展的关键时期,应该抓住机遇,争取在室内定位系统这个有着极大现实意义和广阔应用前景的领域有所突破
在最近的一个时期,汽油和柴油仍是汽车的主要能量来源,新能源汽车近期需要解决的方案是传统内燃机新技术和替代燃烧汽车,中期方案是混合动力汽车降低油耗和排放,远期方案是纯电动汽车和燃料电池汽车。虽然新能源汽车提供了使用燃料的燃料汽车、混合动力汽车,以及利用车载氢燃料电池发电和电动系统的燃料电池汽车等多元化选择,但是由于现在的技术发展水平,因此寻找多元化的替代燃料,开发更接近市场的混合动力技术,是目前开发可替代能源的最切实可行的-步。而纯电动车和氢燃料电池由于其技术仍难取得革命性突破,难以成为汽车行业的近期发展目标。且当今社会形势,混合动力可以比较好的解决燃油消耗问题和污染问题,所以会主要介绍混合动力的优势性和可行性。
介绍新型电力系统运行面临的挑战,分享以运行方式为核心的解决方案 ,最后进行总结和展望。。。。。。。。。。。。。。。。。
锅炉机组经过一段时间的运行,由于受热面积灰等各种原因,锅炉热效率有所下降,根据哈密物业公司设备管理的要求,对锅炉机组进行常规检修,更换和维修部分磨损严重的零部件,以保证锅炉在下一个采暖期的正常运行。
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。
测试是测量与试验的简称。 测量内涵:对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量做数值测定工作。试验内涵:是指在真实情况下或模拟情况下对被研究对象的特性、参数、功能、可靠性、维修性、适应性、保障性、反应能力等进行测量和度量的研究过程。 试验与测量技术是紧密相连,试验离不开测量。在各类试验中,通过测量取得定性定量数值,以确定试验结果。而测量是随着产品试验的阶段而划分的,不同阶段的试验内容或需求则有相对应的测量设备和系统,用以完成试验数值、状态、特性的获取、传输、分析、处理、显示、报警等功能。 产品测试是通过试验和测量过程,对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量、特性等做数值测定工作,是取得对试验对象的定性或定量信息的一种基本方法和途径。
磷化(phosphorization)就是一种化学与电化学反应形成磷酸盐化学转化膜得过程,所形成得磷酸盐转化膜称之为磷化膜。磷化得目得主要就是:给基体金属提供保护,在定程度上防止金属被腐蚀;用于涂漆前打底,提高漆膜层得附着力与防腐蚀能力;在金属冷加工工艺中起减摩润滑使用。磷化处理工艺应用于工业已有 90 多年得历史,大致可以分为三个时期:奠定磷化技术基础时期、磷化技术迅速发展时期与广泛应用时期,
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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。
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