基于智慧管理及游客体验提升的实际情况及需求，结合安防管理、游客服务、票务营销等系统，实现景区全方位综合管理与服务。通过对景区的智能化建设，实现景区全节点、全地域的数字化，并在数字化的基础上，融合多种系统应用，实现景区全域化统一管理，最终建成安全、高效、互联、绿色的现代化景区。
针对目前医院信息化建设现状,着眼未来5-10年全国医院信息化应用发展要求,针对二级医医院、三级乙等医院和三级甲等医院的临床业务、医院管理等工作,覆盖医院信息化建设的主要业务和建设要求,从软硬件建设、安全保障、新兴技术应用等方面规划了医院信息化建设的主要内容和要求。
智能管控平台利用GIM时空“一张图”对矿井空间对象数据、业务属性数据以及安全生产实时历史数据进行综合集成，采用2DGIS、3DGIS、组态、BI等多种技术手段进行数据融合和展示，提供人员管理、安全监控、生产过程监控等位置化联动服务与应用，实现二维以及三维地理空间下矿井场景的浏览以及生产业务数据的查询、统计和智能分析
什么是智慧校园？智慧校园是以物联网为基础打造智慧化校园工作、演习和生活的一体化环境，以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合，构建安全、智能、稳定、环保、节能的现代智慧校园。
数字机场建设分为基础支撑层和业务应用层的建设。基础支撑层，主要对数据传输基础设、通用的硬件和云平台的建设，以保障业务应用层业务的唵运行。业务应用层从航班生产、旅客服务、商业运营、智能楼宇、安全保障等几个方面进行建设，全面实现业务点到业务线，业务线到整体面的联通，利用数字技术高效支撑业务运行。
生产车间数据与办公室ERP 出现断层，办公室指令不能及 时传达，车间问题不能及时反 馈。 库存不清楚 无法准确统计仓库现有物料库 存，批次，有效期，称料之后 不能及时扣减库存影响后续生 产。 称料不能复核 生产工单与物料信息不匹配，称 料批次不能核验，物料有效期不 能管控，人工核对不精准。 投料不能防差 工单数量多混淆不清，不同的 设备使用同一种物料无法确认 投料锅对象，投料之后没有可 追溯记录。 职责不明确 仓库管理，人工称料，称量清 料，车间收料，车间投料无法 责任到人，职责不明确，作业 内容无法跟踪。 物料不能追溯 产品生产出来使用的原料不清 楚，使用的原料批次不清楚， 原料的有效期不清楚，原料的 供应商不清楚
数据采集后被源源不断的发往云端，通用大数据方案的挑战：低效、复杂、高成本。 所有采集的数据都是时序的 数据都是结构化的 一个采集点的数据源是唯一的 数据很少有更新或删除操作 数据一般是按到期日期来删除的 数据以写操作为主，读操作为辅 数据流量平稳，可以较为准确的计算 数据都有统计、聚合等实时计算操作 数据一定是指定时间段和指定区域查找的 数据量巨大，一天的数据量就超过100亿条
化工厂是一个安全事故发生频繁的地方，好多作业施工人员区域，非工作人员不能进去，万一有人误闯进去就会发生危险，再比如，疫情期间，化工厂门禁都应该设有人员专门管理，可是人太多，管理起来非常困难。本化工厂定位系统解决方案从人到物的定位，非常准确。
没有账户，需要注册
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
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
