化工厂、化学品仓库等区域存在大量挥发性、易燃性及有毒气体、粉尘及原材料，如聚乙烯、聚丙烯及原油原材料等，一旦泄露会对人体、周围环境产生重大影响；且此类区域为易燃易爆高危区域，如油气库、化工贮藏区，若发生火灾、爆炸事故，其所造成的后果都是不可估量的。 对于此类高危区域的安防管理，主要是提升能源行业厂区在发生突发事件时的预警、处置以及厂区的日常安全防范管理能力。安防需求主要包含生产/贮存区域安全监控、人员车辆管控、事故预警以及应急处理等方面。
智慧安防平台是以视频为核心，网络为纽带、运用互联网思维和技术、云计算、大数据分析、智能技术系统集成综合业务管理平台，基于统一规范整合视频监控、视频会议、人脸识别、智能分析、门禁、停车场、传感器及其他第三方系统，实现跨地区、跨网络、跨系统信息资源的整合共享和互联互通，同时为视频指挥调度等业务提供基础服务和应用支撑。
拥有一个安全、安心、舒适及智能化的办公环境，是企业与员工的共同所愿。下面，基于在视频监控领域的丰富经验，并紧密结合办公大楼的实际应用需求，推出智慧公办安防监控系统解决方案，有效集成各类安防子系统，实现各个子系统之间的联动协同工作，提升安全保卫工作的科技含量和工作效率。 安防监控系统分为视音频监控系统、入侵报警系统、一卡通管理系统（门禁、考勤、消费、访客管理、电梯层控、停车场管理等）、综合安防管理系统等。
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。因此，我国高度重视制造业的发展。2015年5月19日，国务院正式印发了我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造2025》；2019年初，国务院明确将“工业互联网”写入政府工作报告；2020年，因为新冠肺炎对中国经济的巨大冲击，为了促进中国经济的恢复和腾飞，中央政府会议多次提出了“新基建”的计划（5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等）。可见，工业互联网是实现智能制造的核心，是支撑智能制造的关键综合信息基础设施，是信息通信技术创新成果的集中体现。由此，本文主要分析基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案。
随着物联网席卷制造业，智能生产正迅速发展。能够交换和响应信息的智能系统和网络越来越多地被用于车间管理工业过程。虚拟系统和物理系统的融合推动了智能工厂概念的发展，改概念的特点是在质量、时间、资源和成本方面显著节约，同时增强了复原力、容错能力和风险管理。
依据项目建设要求，对中山农情统计分析系统进行整体规划设计更新维护，对系统运行的安全性、可靠性、 易用性以及稳健性进行全新设计，并将 所有的应用系统进行部署实施和软件使用培训以及技术支持。项目组承诺项目独立完成，不转包外包。
2015年5月26日，习总书记莅临海康威视进行视察，对公司的创新及人才策略给予了充分肯定。总书记指出，企业持续发展之基、市场制胜之道在于创新，各类企业都要把创新牢牢抓住，不断增加创新研发投入,加强创新平台建设,培养创新人才队伍，促进创新链、产业链、市场需求有机衔接,争当创新驱动发展先行军。
建设集中汇聚、高度融合、及时更新、切实可用的数据资源中心完善数据资源“三清单一录”，推动数据资源汇聚,提高数据质量,提升城市数据综合治理能力。数据采集交换传输、存储管理、分析处理、应用支撑、全景等功能于一体。数据中枢定位向上层应用提供数据服务,涵盖基础支撑、数据采集、数据标准、数据融合、数据应用和数据运营能力。
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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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