当我们把高新技术充分运用于水务建设与管理，在水循环体系中，普遍形成感知物联网络，以云计算、大数据和人工智能等技术帮助我们实现决策指导、仿真模拟、辅助调控等能力，从管理上满足电子政务、涉水事务、公众服务等各个领域的协同需求时，就可以认为达到了智慧水务的状态。
电力的正常运营至关重要,而为了确保工作人员的正常工作和电网安全且正常的运作，供电部门对于电力设备和工具的采购、使用、检查和维护均有严格的规定。为进一步确保电力安全工器具的使用安全,我国电力公司大概在2017年开始用RFID技术进行工具和资产管理。
三审稿新增条款，公司减少注册资本，应按照股东出资或者持有股份的？例相应减少 出资额或者股份,本法或者其他法律另有规定的除外 ？ PE投资中对赌回购条款要求？标公司回购的，进？步受到限制？
2022年我国社会消费品零售总额达约44.0万亿元，下降0.2%;受到疫情影响，居民的消费意愿下降，对消费市场造成了暂时的波动。从2023年上半年的麦现来看零售总额整体增长82%。其中，城镇消费品零售额19.8万亿元，比增长81%;乡村消费品零售额3万亿元，增长.4%，居民消费能力和消费信心获得重振。
云计算是以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，是信息技术发展和服务模式创新的集中体现。在数字化、智能化加快发展的背景下，企业需求逐步向用云转移，云计算应用场景日益丰富云计算技术已广泛应用于互联网、金融、政府、传统制造业、软件业、医疗、教育等领域。
2016 年，国务院发布的《“十三五”国家信息化规划》，首次将区块链技术正式列入国家信息化规划中，并赋予区块链技术作为建设“数字中国”、提升政府治理能力、推动经济转型升级的前沿技术的战略地位。
新一轮科技革命和产业革命加速演进，算力为越来越多的行业数字化转型注入新动能，综合算力作为集算力、存力、运力于一体的新型生产力，成为支撑数字经济发展的重要力量。
从一个“金字塔”模型说起，为什么说无源 IoT 是时代的选择物联网行业的老兵应该对 NB-IoT 的技术的兴起印象深刻，当时 NB-IoT 被认为是实现万物互联的基石，而其中传播很广的就是一个“金字塔”模型。
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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
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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