华为云计算解决方案-为了便于对云计算数据中心中的云资源进行有效简便的使用和管理，我们推荐通过使用浪潮云计算操作系统来构建云管理平台，实现对云数据中心云资源有效简便的使用和管理。云计算操作系统是云数据中心资源管理及资源交付软件，兼容不同的虚拟化架构，监控、管理云资源和数据中心软、硬件资源，实现基础设施的服务化。平台提供丰富的功能组件和API接口，帮助用户快速部署企业服务，有效提升云计算数据中心管理运维效率。
华为FusionCloud桌面云解决方案-XXX业务终端一直使用功能全面的传统PC。在大多数情况下，PC 提供了价格、性能与功能的最佳组合。但同时，在实际应用过程中，需要在每台PC上安装业务所需的软件程序及客户端；同时所有数据分散在各PC上，对PC无法方便地进行统一集中维护与管理，对数据无法进行集中存储与备份。
未来已来！ 智慧工厂时空数据平台 是基于微软.NET最新技术、采用业务模块驱动、运用SOA思想进行架构而研发的一 套敏捷开发平台。 用户在平台上可搭建云平台、CPS、MES和ERP等。企业通过平台搭建的应用系统，能实现各系统间信息互访。 平台由基础设备服务、基础平台服务、工业大数据云应用组成。用户通过这三大服务，快速低成本配置符合企业实际需 求的定制业务系统，使用户的事务开发从事务对象开发转变面向配置开发，彻底改变软件的落地方式。
华为敏捷教育城域网解决方案-进入新世纪以来，信息技术广泛渗透经济和社会的各个方面，人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻变化，全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。作为基础教育的中小学阶段，教育公平、教育资源共享、教育集中管理更是成为各界所关注的问题。为适应时代的发展，解决教育面临的各种问题，“十二五”期间教育信息化的核心任务就是“三通工程”和“两平台建设”。教育城域网作为支持“三通和两平台”最重要的基础设施，已经成为各个区域教育机构重点关注的问题。
1.网络规划复杂、维护困难:三层路由、二层VLAN规划、STP、TRILL、 VEPA... 2.网络弹性不足:只是在传统的网络.上进行优化,未能实现网络资源完全池化,业务控制仍采用传统分区方式、扩容不便。 3.业务扩展受限:业务（ VM ）与网络仍旧处于紧耦合状态,业务扩展受制于前期规划,不能随意部署。
2010年，智慧矿山概念从发达国家传入我国，随即在我国矿业界引起极大震动。 中南大学教授、博士生导师周科平认为，21世纪的矿业，就是要构建一种新的智能模式，实现资源与开采环境数字化、技术装备智能化、生产过程可视化、信息传输网络化、生产管理与决策科学化。
伴随疫情而来的新基建热潮横扫国内各行各业，矿业领域也迎来5G+AI的智慧矿山时代。近年来，政府相继出台支持智慧矿山发展的政策，在科技、产业和金融等方面全方位支持矿山升级。有报分析认为，各类煤矿将在2035年基本实现智能化，存量煤矿改造市场规模将达到上万亿。 巨大的市场空间也吸引众多物联网高新技术企业加码布局，出资建设基于5G+AI技术的智慧矿山大数据管控平台等项目；
近年来，随着全行业智慧化的建设需求，以及新一代信息技术的广泛应用，全球专网通信行业迎来新的发展机遇。我国作为全球新兴技术发展的重要一环，专网需求量也急剧上升，市场规模全球占比逐年攀升。与此同时，全球通信行业2C市场趋于饱和，运营商收入面临“天花板”，我国提速降费等政策的大力推行给运营商带来一定压力。在此背景下，电信运营商拓展2B市场成为行业共识。
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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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