当前，各领域的数字化转型与业务创新，都对企业IT支撑提出了更高更复杂的要求，企业 的IT部署环境从单域、多域向全域转变，客户对云技术和云服务的关注点也从混合云模式转向 全域全栈服务。
《“十四五”国家信息化规划》指出，要“深入推进绿色智慧生态文明建设，推动数字化绿色化协同发展。以数字化引领绿色化，以绿色化带动数字化”。
当今时代，开放数据是社会治理和数据要素市场的重要数据来源，作为新型生产要素，蕴含着巨大的经济和社会价值。数据开放有助于促进政府治理创新社会进步和经济发展，提高国家软实力和竞争力。随着数字化转型的深入推进全球范围内开放数据的规模、质量和应用水平不断提升，涌现出一批开放数据应用优秀案例，展示了开放数据的多元价值和广泛影响。
《全球重要城市开放数据指数》是世界首个专注全球重要城市数据开放和数据价值释放程度的专业指数。指数发布4年来,一直秉持数据可持续增值的价值理念,以信息流理论、信息市场学和信息价值论为根基。从数据流动全过程跟踪和评估全球重要城市的数据开放情况。
人工智能 (Artificial lntelligence) 与电子游戏(Video Game)看似是一对毫不相关的概念前者代表着最为前沿的科技革命，后者则被看作是一种休闲娱乐的方式。但纵观二者诞生和发展的历程，却可以发现它们总是相生相伴，共同促进，相互助力。二者的结合，甚至诞生了独立的研究分支，即游戏人工智能 (Artificial Intelligence in Video Games)研究。
本报告为中国mNGS技术动态短报告，将概括mNGS基本原理及技术优势、通过其在临床应用以及感染性疾病领域中的实际应用梳理，看其在中国市场的发展空间。
钙钵矿光伏电池，是利用钙铁矿型的有机金属卤化物半导体作为吸光材料的光伏电池，属于第三代光伏电池。相比较晶硅及其他薄膜电池而言钙矿光伏电池具备四大核心优势: 带隙可调节，叠层转化率可达 45%;制备工艺简单，材料成本低;非高温生产，大幅降低能耗;透光性好、柔性强，应用场景想象空间巨大。
“软件定义”是新一轮科技革命和产业变革的新特征和新标志，经济社会数字化转型的本质是经济社会运行逻辑的代码化、算法化和软件化，“软件定义”不断拓展软件人才的需求边界。
没有账户，需要注册
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
