地铁列车自动监控系统的验证方法

验证是指对系统或产品评价的过程，以确定一个给定阶段的输出是否满足该阶段开始时所给定的要求。对于自动列车监控系统（ATS）来说，验证活动是一个庞大的工程，在产品需求分析、设计开发及测试的各个阶段，都应执行充分的验证活动。

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智能照明控制系统方案分析

地下停车场智能照明控制系统，它通过先进的PBUS总线控制技术，能实现对地下停车场的灯光进行智能化管理与控制，从而达到良好的节能效果、有效地延长灯具的寿命、管理维护非常方便、改善工作环境和提高工作效率、为地下停车场的管理带来较高的经济回报率。该系统是在社会和酒店发展的战略高度，为提高地下停车场的档次、科学管理水平、节能减排、精简人员、节省运营成本和提高服务质量，而提供的一套完整信息化建设及智能控制的系统解决方案。

2021-06-02
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人工智能技术及其在电网调控中的应用研究

人工智能，是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学，其是一门多领域交叉学科，涉及脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学、行为科学和数据以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。

2021-06-01
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大数据与人工智能技术助力社区应急管理

社区突发事件影响社区居民的生命安全和身体健康，人工智能和大数据作为新一代信息科技的代表性技术，正在应用于各类场景突发事件的应急管理中。笔者结合近年来社区突发事件的类型和特征，提出了人工智能与大数据技术在社区突发事件应急管理中的应用场景、路径与效能，希冀藉此推动社区突发事件应急管理的创新，提升应急管理效能。

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人工智能技术如何助力广电创新发展

2020年11月，国家广播电视总局印发《关于加快推进广播电视媒体深度融合发展的意见》。意见提出，加强5G、4K/8K、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等在全流程各环节的综合应用，抢占全媒体时代战略高地。为了更好地适应产业发展要求，5月28日，首届人工智能应用创新大赛优秀项目宣讲会暨人工智能论坛在北京维景国际大酒店大宴会厅A举办。

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AI银行：人工智能技术如何重塑银行业？

2016年，AlphaGo机器人击败了曾多次问鼎世界围棋冠军的李世石。时至今日，人工智能（AI）技术已取得更为长远的进步，给许多行业带来更深远的变革。麦肯锡估计，AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。然而，许多银行仅围绕零星用例开展AI试验，难以实现全组织范围的大规模应用。背后的原因可能是银行缺乏明确的AI战略、核心技术僵化与投资不足、数据资产分散以及运营模式过时（阻碍了业务和技术团队间的协作）。而新冠疫情加速了数字化互动趋势，金融服务领域已成为科技巨头进军的下一个相邻市场。要赢得竞争并实现蓬勃发展，传统银行必须成为“AI先行”机构，并将AI技术作为打造新价值主张和独特客户体验的基础。

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深圳赛瀚德技术有限公司MES系统

高度抽象模型——根据物理对象和逻辑对象来完成对工厂模型的创建。可以在标准产品和功能的基础上进行灵活配置，避免大量的二次开发，缩短实施周期和降低实施难度。赛瀚德实施顾问团队深耕制造业多年，将需求、产品、实施三者建立统一的业务模型和业务语言。

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国内新闻传播领域人工智能技术研究综述

作者围绕国内新闻传播领域人工智能技术研究相关的“智媒”“发展应用”“趋势和影响”“人工智能的接受”等关键词，对CNKI、万方数据库、国家哲学社会科学学术期刊数据库、SCI、EI、LISA、JSTOR、ProQuest等数据库进行了系统的检索，对相关研究成果进行梳理，全方位展示了这一领域研究的现状。

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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。

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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。

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三甲智慧医院智能化设计方案（65页 PPT）

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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

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。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

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。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

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。