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★★★联奕科技-数据治理驱动下高质量智慧校园落地实践

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-25
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【IEEETII】基于错误触发字典学习的工业过程监控云边缘协同方法

云制造的发展使数据驱动的过程监控方法能够准确、及时地反映真实的工业过程状态。然而,传统的过程监控方法一旦被部署到边缘设备上,就无法更新学习的模型,这导致在面对时变数据时模型不匹配。此外,边缘的有限资源使其无法部署复杂的模型。因此,本文提出了一种新颖的云边缘协同过程监控方法。首先,收集工业过程的历史数据,建立字典学习模型,并在云中训练字典和分类器。然后,将模型简化并部署到边缘。边缘层监控过程状态,包括故障检测和工况识别,并根据错误触发策略确定是否发生了模型失配。数值模拟和工业焙烧过程结果验证了该方法的优越性。

  • 2024-05-25
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航空行业大数据治理:如何打通数据与信息的通道

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

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【IEEETASE】基于BPMN扩展的工业互联网应用业务流程建模

业务流程建模在现代组织中被广泛用于业务描述。业务流程建模符号(BPMN)作为一种事实上的建模标准,以图形符号表示业务流程模型。然而,BPMN缺乏工业互联网应用场景的直观建模任务(例如,物联网任务和有约束的多实例任务)。尽管有一些关于扩展BPMN元素以改进模型表示的工作,但它们大多只停留在概念模型中,没有工具支持,或者仅限于特定领域。在本文中,我们扩展了BPMN元素和属性以用于工业互联网环境中的应用,并在客户端版本和Web版本中实现了两个建模工具,以通过低代码支持业务流程建模,使BPMN扩展模型从概念级扩展到可执行级。在工业互联网中进行了两个真实世界的案例研究,以展示具有BPMN扩展的过程模型的有用性。此外,还进行了全面的用户实验来评估扩展的流程模型和工具,实验结果表明,与传统的流程模型相比,具有扩展功能的流程模型具有更好的质量,所提供的工具对工业互联网应用中的业务流程建模是有效的。

  • 2024-05-25
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毕马威:金融机构监管数据治理-2020.7-21页

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

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★★★用于全局数据治理的元数据管理

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

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【IEEETII】基于深度学习和多重注意机制的自解释软测量:从数据选择到传感器建模

对于基于深度学习的软测量来说,缺乏可解释性以及随之而来的不可靠性已经成为最重要的问题之一。在这篇文章中,神经网络计划称为深度多注意力软传感器(DMASS),它完全由注意力机制,提出了开发一个自解释的软测量。DMASS的建立是为了确保数据选择和传感器建模的自解释性,并试图将这些原本独立的阶段整合到单一的方案中。首先将现有注意机制的核心实现步骤归纳为统一的形式,然后提出了可变注意机制和时滞注意机制。当DMASS的训练完成时,所获得的注意力权重提供可自解释的数据选择结果。然后,提出了一种自注意力激活结构(SAAS)来提取数据的非线性时空特征。所提取特征的数学表达式、SAAS的注意力矩阵、DMASS训练的信息路径图以及不确定性感知的区间预测显示了传感器建模的自解释性。最后,将DMASS应用于空气预热器转子热变形的预测,通过已知机理分析和信息瓶颈理论验证了DMASS自解释能力的有效性。同时,通过与其他新型软测量方法的比较,验证了DMASS的良好传感性能。

  • 2024-05-25
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【JIM】用于工业缠绕过程建模的增强型布谷鸟搜索算法

非线性工业系统的建模包括两个关键阶段:选择具有紧凑参数列表的模型结构和选择估计参数列表值的算法。因此,需要开发一个足够充分的模型来表征工业系统的行为,以表示实验数据集。为许多工业系统收集的数据可能存在高度非线性和多重约束。同时,为工业过程创建一个全面的模型对于基于模型的控制系统至关重要。在这项工作中,我们探索使用所提出的Cuckoo Search(ECS)算法的增强版本来解决实际缠绕过程的线性和非线性模型结构的参数估计问题。将所开发的模型的性能与其他主流元启发式方法进行比较,以对同一过程进行建模。此外,还将这些模型与基于一些传统建模方法开发的其他模型进行了比较。进行了几次评估测试来判断基于ECS开发的模型的效率,与其他建模方法相比,ECS在训练和测试案例中都表现出了优越的性能。

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