智能电网国外最新进展 奥巴马提出建设“更坚强、更智能”的美国智能电网，美国总统奥巴马在印地安纳州发表讲话，就美国智能电网发展提出新观点，认为美国应建设“可实现电力在东西海岸传输的更坚强、更智能的电网”。
智能电网定义 智能电网是指采用先进的电力技术和设备、信息与通信技术，系统地实现电网的智能型监测、分析和决策控制，支持新型能源发电和灵活优质用电，具有高自动化水平，并有一定自愈、互动功能的安全可靠、高效率电网。
温室环境智能控制单元由测控模块、电磁阀、配电控制柜及安装附件组成,通过GPRS模块与管理监控中心连接。根据温室内空气温湿度、土壤温度水分、 光照强度及CO2浓度等参数,对环境调节设备进行控制。
加油站是有车一族征途中必经的一站，更是传统流程根深蒂固的一个行业。我们希望借助微信支付的便捷性，为广大车主和加油站管理者提供一个高效便捷的方案，真正提供加油站的经营效益，让广大车主更方便加油。 公众号充值加油卡 用户可通过加油站公众号充值油卡进行支付。充值成功后，可在加油站出示加油卡支付二维码或报卡号/手机号进行油费充值。
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。以工业互联网为代表的新工业革命，以数据作为创新发展的要素，以数据驱动新型生产制造和服务体系建立，使数据成为贯穿工业制造的“血液”，成为提升制造业生产力、竞争力、创新力的关键要素。因此，制造业信息系统安全关乎企业经营、核心竞争力，关乎国计民生，关系国家总体安全。
人类正在经历“第四次工业革命”，大数据、云计算、物联网、人工智能及机器人等技术正在驱动社会生产方式发生变革。工业革命的本质是人类让非人类的物种（比如机器或动物）替代人类的工作， 减轻人类的工作量，同时提高工作效率。人工智能（AI）已具备落地应用条件，将从各方面颠覆式改变未来社会。
当前，我国国民经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、新旧动能转换的攻关期。在“两化”深度融合的大形势下，工业领域正迎来产业发展的巨大变革。互联网、人工智能技术飞速发展，给许多传统行业都带来了颠覆性变革。将高新技术与传统技术装备、管理融合，实现产业转型升级正成为越来越重要的发展趋势。智慧矿山正是在这样的背景下提出和快速发展起来的。
近年来国内经受着现代化学、电子工业带来的污染,每年都会出现不同程度的突发性水污染事件,严重影响到居民饮水安全；另外,我国居民也更加注重饮水健康，对水质、口感的要求明显提升，2001年至今,净水器市场高速成长期。净水器生产厂商众多,产品同质化严重,销售业绩提升难,利润逐渐薄弱持续盈利难。
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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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