网络规划的目的是在一定成本下实现容量、覆盖、质量的总体最大化,主要规划网络规模和估算投资。由网优、选点单位提出网络规划建设要求,将选点要求委托给网建中心安排选点单位根据要求进行选点。建设单位根据选点单位反馈选点合同签订情况,将下阶段基站建设的任务委托给监理单位和施工单位。
智能SD卡是将NFC技术和SD卡技术相结合,可实现远程支付和现场支付的一种移动支付产品。该产品基于NFC标准技术,支付应用和射频模块分离。射频模块和天线可以在在移动终端中(支持SWP协议)或直接在SD卡上(双界面SD卡模式)。
正如人们所见,当大数据、人工智能、区块链技术渗透到保险之后,整个行业发生了变化。虽然这些技术无法在一夜之间颠覆保险业,但是新产品与新服务的出现方便了人们。一些新兴技术服务公司也在2015年左右出现,并且获得资本的肯定。虽然由于法规要求,相较传统保险公司,在保险产品的生产方面互联网保险公司与保险技术服务类公司不具备优势。但它们凭借自己的技术能力打通保险公司与用户之间的隔阂,寻找自己的生存之道。同时,传统保险公司和互联网保险公司也加大对于科技的投入。亿欧智库希望通过本次研究来探究保险行业的发展过往、业态特点,以及前沿科技中大数据、人工智能、区块链三项技术在保险行业的具体落地情况,并且对未来行业的发展做出展望。
中国联通移动智能网的维护管理按照统一领导、分级管理、分级负责的原则,在总部统一领导下,总部及各省公司负责各自管辖范围内移动智能网的维护管理工作.
固定用户呼叫移动用户,应尽可能快的就近进入移动网查询路由,由移动网进行接续。移动用户呼叫固定用户,应立即进入固定网,由固定网进行接续。
我们主要大致介绍了什么是JVM, 并且详细介绍了class文件的格式。 对于深入理解Java, 或者深入理解运行于JVM上的其他语言, 深入理解class文件格式都是必须的。 如果读者对class文件的格式不是很熟悉, 在阅读本博客下面的文章之前, 建议先读一下前面的12篇博客, 或者参考其他资料, 熟悉class文件的格式。
?SpringCloud认证授权解决思路:认证服务负责认证,网关负责校验认证和鉴权,其他API服务负责处理自己的业务逻辑。安全相关的逻辑只存在于认证服务和网关服务中,其他服务只是单纯地提供服务而没有任何安全相关逻辑。
AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问题的过程看,都可抽象为一个问题求解过程,问题求解过程实际上是一个搜索,广义地说,它包含了全部计算机科学。
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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
近年来,深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而,在处理核能系统等安全关键能源系统时,具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性,这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战,本研究提出了一种新的智能监测方法,该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先,提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法,以提高特征提取能力,从而有效地整合各种多源数据。其次,开发了一种概率分布,为所有网络参数生成预测不确定性,从而能够评估模型输出的置信度,不仅适用于已知的操作场景,也适用于未知的操作场景。最后,使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验,确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言,拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度,同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词:安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。
随着工业4.0技术的发展,降低维护成本并结合深度学习(DL)技术确保新型核系统的安全是一种流行趋势。本文提出了一种基于设计的自适应残差卷积神经网络(ARCNNs)的小型模块化反应堆(SMR)智能故障检测与诊断系统(lFDD)。不同噪声水平下的特征被学习为残差,并通过设计的网络传递。此外,自适应残差处理(ARP)模块中组装的软阈值(ST)方法提高了学习效率。采用贝叶斯优化(B0)方法提高设计网络的学习衰减率(LDR),以获得更好的诊断性能。从已建立的中国铅基核反应堆(CLEAR)平台上收集了11种不同操作场景下三种不同噪声水平的1760个实验数据点,以验证所提出的LFDD的有效性。与以往工作中采用的传统RCNN和CNN的比较突显了所提出的诊断方法的优越性。使用B0方法进一步提高了lfDD的性能。作为SlMR智能研究的首次尝试,该方法将为无人值守条件下的核操作员提供远程决策支持。此外,该通用方法也可应用于其他无噪声环境下的诊断系统。关键词:故障检测与诊断、深度学习、残差CNN、贝叶斯优化、小型模块化反应堆。
在核能生产中,随着大数据和工业4.0时代的不断创新和挑战,保证无故障运行安全将变得更加复杂和智能化。本文提出了一种新的具有小批量处理的优化卷积神经网络(SCNN),并将其组装在核故障诊断系统中。使用包含全部316个模拟器传感器特征的11种正常和故障条件来评估所提出的诊断系统的性能。与正常操作和在相同条件下添加退出操作相比,使用SCNN进行批量归一化的应用显著优化了模型验证的准确性和100个迭代下的损失。此外,通过比较传统的二元和多重分类方法,突出了出色的诊断准确性。该诊断系统实现了更精确的诊断准确性,将为操作人员提供有益的指导,帮助他们做出准确快速的决策,确保核能生产安全。关键词:卷积层可视化、卷积神经网络、深度学习、故障诊断、核能生产、小批量处理.
未知异常工况的发现是精细化工业生产的关键,集群工业时间序列是发现未知工况类型的有效方法。然而,从工业时间序列中发现未知的异常工作状态对现有的时间序列聚类方法来说是一个挑战。本研究提出了一种新的先验知识增强无监督形状集学习方法,通过可解释的子序列发现异常和有意义的工作状态。提出了一种先验特征提取模块,将先验知识转化为数据模型的可识别形式。先验知识包含异常工作状态信息,知识增强聚类模块可以通过将先验特征与数据特征相结合来学习表示异常工作状态的信息形状集。此外,先验知识和数据的偏好在学习阶段会自我调整。对实际铝电解过程、模拟田纳西伊斯曼过程和连续搅拌槽加热器过程的数值试验结果验证了所提出方法的优越性能。所提出的方法为先验知识和数据模型的融合提供了新的视角。它还为解决工业过程中异常未知工况发现问题提供了一种新方法。关键词:先验知识,铝电解,时间序列,Shapelet,聚类
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