国内现今唯一经央行金电公司检测通过并由中国信息安全认证中心颁发“支付系统安全认证证书” （证书编号：ISCCC- 2010-IS-021）的手机支付解决方案中国银联，中国金融认证中心（CFCA）浦发银行，大唐微电子技术有限公司通联支付
与其他复杂的或者私有的存储解决方案不同，ReadyNAS 存储产品系列专为迎合高速增长的高效率计算环境而设计，使用定制微处理器精心构造基于 Linux 的操作系统，解决了传统网络存储NAS解决方案上普遍存在的复杂的配置、低的访问效率和协助性差的问题，另外ReadyNAS存储系列产品均采用出厂前预置硬盘的设计，省去了用户在初次使用存储系统时繁琐的初始化系统工作，为企业部门、工作组商用网络用户提供了耳目一新的操作和使用体验。
智能制造过程中云平台和工厂生产设施的实时通信、以及海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线通信技术。
数字环保由环境监管信息集成系统、环境数据中心、环境地理信息系统、移动执法系统、环境在线监控系统、环境应急管理系统、及综合报告系统组成。数字环保”通过远程环境管理平台、环境自动监控系统和电子政务网络平台,收集、整理环保信息资源,建成环境电子信息资源库,为环保部门和社会提供广泛、完善的环境数据查询服务。
精益生产是智能化基础 拉动式生产导入智能化 智能工厂的技术与工具 由智能化实现持续盈利
粮食是国家的战略物资和应急物资，安全地储存粮食是保证国家安全和稳定的重要基础，粮库的智能化控制和精准管理是实现安全高效储粮的关键。一个健全的智慧粮食系统可以为国家节约粮食，同时可以在保证粮食安全的情况下，减少人力和物力的投入。
智慧环保综合解决方案是依托环保综合云，整合环保业务、数据、流程和设备，形成以物联网和大数据应用为核心的“智慧环保”解决方案。为政府提供精准的物联监测数据和多元的智慧监管手段，利用多模式环境质量模型以及大数据分析，科学决策污染管控方案，实现对污染源和大环境的的精细化管理；对企业进行污染排放管控监督和环保行为信用评价；满足公众的环境状况知情权、监督权，参与权，提升环境数据在公众服务领域的应用和共享价值。
传统互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构，统一的技术标准是物联网正在面对的难题。
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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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