好兔用户质量分层带来的好处 ★在全网环境查看用户质量，减少认知偏差 ★专注运营A类用户，提升次日留存 ★识别黑产设备，减少不必要的损失 ★拉新和促活有了更明确的指标
如何科学的规划部署消防设施：城镇化快速发展，消防警力不足、消防站数量不够，布局不合理的问题更加凸显 缺乏科学的风险防控措施，预警预防手段薄弱,灭火被动响应； 缺乏有效的实时完整的城市消防基础数据库和防火监督指挥平台
● 全景图深度估计模型:编码-解码模型 ● 多任务学习提高精度 ●可以重建真实3D模型 ●支持四种显示模式:全景图,透视图，3D，2D结构图 ●用户可以在全景图和透视图中同时标注房屋结构.
标题 信息安全竞争趋势下的AI应用 作者 王雨晨@工业互联网产业联盟安全组副主席 标签 人工智能 安全威胁 网络攻防 简介 目录 安全威胁发展趋势 安全危机原因分析 业界思考 解决方案与关键技术 援引 https://isc.360.com 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
日立解决方案属于信息传输、软件和信息技术服务业，为软件和信息技术服务业，服务领域为计算机软硬件技术开发；转让自有技术；以服务外包形式从事共享数据中心的运营及数据处理、信息服务（需专项审批的项目除外）；企业管理咨询；企业项目咨询；弱电工程设计、安装及综合网络布线；电子产品、计算机软硬件及周边设备的批发；佣金代理（拍卖除外）及进出口（涉及配额许可证管理、专项规定管理的商品按照国家有关规定办理）；技术咨询；技术服务。
智慧工业大数据建设方案智慧工厂整体解决方案企业信息化的各要素中包含着丰富的功能应用需求,各种物联网技术的广泛应用；工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的重要支柱,而智慧工厂环境下,只有利用工业大数据技术,才能真正实现对智能制造的有效驱动。
车联网安全的挑战和实践 什么是 车联 网安全 02 车联 网安全的挑 战 03 我 们 的思考和 实 践 01 什么是 车联 网安全 共享 单车 的安全研究 某汽 车 分 时 租 赁 服 务 的后台 获 取 车辆 ， 用 户 ， 账户 信息， 并能 实 施 篡 改和 远 程控制 某知名高端汽 车 品牌移 动 App 发现 SQL 注入的漏洞， 可以 获 取数十万 车 主用 户 信息 02 车联 网安全的挑 战 越来越多的功能 ？ 手机 App ？ 后台服 务 ？ 无 线 通 讯 ？ OTA 更新 ？ 蓝 牙 钥 匙 ？ 胎 压监测 ？ 远 程 诊 断 ？ 信息采集 ？ V2V / V2X 越来越多的攻 击 面 脆弱而封 闭 的 车 内网 络 + 互 联 网 主机厂的挑 战
ISO与自动驾驶相关的技术委员会 ISO自动驾驶安全相关标准概述 从法规层面看社会对自动驾驶安全期待 自动驾驶安全标准发展方向思考
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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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