国内高精度零配件制造厂商，对于高精度零配件有非常高的质检需求，通过百度边云融合物联网平台实现质 检场景下的：数据采集、边缘AI推断、模型部署等工作。
从2016年起，中国各银行机构都在使用裁员，缩减招聘规模等手段以减少基层员工的数量，利用人工智能技术替代人工完成各项业务，该举措不但削减银行的人力成本，更提升了银行的运营效率。银行业数字化、智能化转型将是保持产长久活力的必由途径。人工智能的应用将为银行业生产经营活动带来革命性的转变，将是推动银行业数字化、智能化转的核心动力。人工智能应用的持续深化将是中国银行业未来发展的主要趋
在工业4.0中，智能制造已成为世界制造业的发展方向。世界各国新的先进制造战略使得设计新的智能制造系统的需求日益增加。智能制造系统（SMS）是一个由智能机器、智能材料、智能产品等各种要素复杂耦合组成的多领域物理系统。SMSD是一个复杂的过程，包括对来自多个来源的数据进行建模、分析、挖掘和学习。除了输入需求和过程扰动的不确定性外，设计变量和目标之间复杂的相互作用、耦合、冲突使得SMSD成为一个高度迭代和费时费力的任务。在SMS的数字化设计过程中，SMS可以在数字空间中分解为各种粒度的数字模型，而物理产品和制造过程则存在于另一个物理空间中；因此，映射SMS真实世界的高保真网络模型对于弥补SMS设计阶段和运行阶段之间的差距至关重要。另外，由于SMS与传统制造系统的主要区别在于工业智能，因此与传统的MSD相比，SMSD在工业人工智能模型的设计方面更具挑战性。然而，数字孪生在智能制造系统设计（SMSD）中的发展处于起步阶段。有必要对数字孪生技术融入SMSD的研究进行探索和梳理。本文试图展示如何将数字孪生技术合理融入SMSD，真正促进智能制造的发展。如下图所示，本文综述了基于数字孪生的智能制造系统设计定义、框架、主要设计步骤、新蓝图模型、关键使能技术、设计案例和研究方向。
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稠油数字孪生系统解决方案
由于在不司时期,应用不同技术。_与不同厂商合作,建设了不民规模的业务应用系统，导致大量教柔孤岛问题,系统间值也不一致目难以整合，希望通过数联治理和天数察的建设对致编加以融合，解决数据中存在的各种问题并让各系统间数据能够互联百通。
关于当前全国煤炭行业经济运行形势，总体上可以用四句话概括：一是外部环境变化很快，二是行业自身发展进步很大，三是面临不少困难和挑战，四是发展空间与前景依然广阔。全行业要坚定信心，不忘初心，深化改革，迈上高质量发展的新台阶。
汽车零部件企业依附汽车整车企业而生，产业链地位弱，且当前我国汽车零部件生产商仍以低附加值产品生产为主，高端零部件仍依赖进口，因此缺乏溢价能力。长期来看，持续增长的汽车保有量带动的汽修需求将撑起行业前景的一片天，但短期或将经历尴尬期，即新车销量增速低迷，而汽车保有量还未增长到位。
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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
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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