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新型智慧城市项目解决方案(693页 WORD)

智慧城市是未来世界城市发展的必然趋势,是综合运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。国内多个城市智慧城市建设已见成效。如XX提出的智慧XX,通过“XX”总体发展思路,实现从数字XX向智慧XX的跃升;XX提出的《XX市推进智慧城市建设行动计划(20XX—20XX)》,大力实施信息化领先发展和带动战略,创建面向未来的智慧城市;XX提出的智慧XX,从科技、人、生态三方面打造,并以此作为建设国家创新城市的突破口。

  • 2024-12-06
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分解学习+对比学习实现更清晰的时间序列预测建模

基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型,将原始的时间序列通过网络映射到一个表示,再基于这个表示进行预测。然而,这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量,这个向量耦合了很多不同维度的信息,容易造成过拟合,对序列中噪声的敏感程度也更高。

  • 2022-11-21
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电气设备故障诊断方法总结

电气设备是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电气设备在使用过程中,常常会出现各种各样的故障,维修人员如能迅速找到故障原因,并排除故障,对提高劳动生产率、减少经济损失和保障安全生产都具有重大意义。以下是网络整理的“六诊、九法、三先后、六先后”故障诊断法,供大家参考。

  • 2022-11-15
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指标驱动,数据优先:工业数字化转型的经验分享

目前,我国工业互联网已从概念普及阶段进入落地生根阶段,总体上形成了战略牵引、政策扶持、技术创新和多行业全面推广的良好局面,但仍面临三个主要问题:一是工业互联网平台公司众多,但平台与工业场景联系不紧密,效益低下;二是片面追求技术先进,不注重技术在工程化过程中的稳定性可靠性,离真正实现工业控制还相差很远;三是在对产品、生产、服务全流程的有效控制体系设计上,众多企业仍未能掌握信息物理系统(CPS)的精髓。

  • 2023-01-16
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大马力拖拉机数字孪生体构建方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-21

2022年9月13日上线论文“大马力拖拉机数字孪生体构建方法”,这篇文章由中国农业大学农机装备数字孪生课题组杜岳峰副教授团队完成。文章面向智能农机装备农业生产过程,提出了大马力拖拉机数字孪生体构建方法,阐述其运行机制。为了验证所提方法的有效性,以大马力拖拉机犁耕作业为例,通过部署拖拉机、中心服务器、物联网平台,开发智能农机装备农业生产系统数字孪生服务平台,构建拖拉机数字孪生体,并开展试验验证。该研究为大马力拖拉机运维控制过程数字孪生体的构建提供了方法框架,可为智慧农业蓬勃发展提供有力支持。

  • 2023-01-27
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信息安全应急演练方案及报告

一、应急演练总体目标        网络与信息安全应急演练的总体目标:建立健全网络与信息安全运行应急工作机制,检验网络与信息安全综合应急预案和业务技术专项应急预案的有效性,验证相关组织和人员应对网络和信息安全突发事件的组织指挥能力和应急处置能力,保证各项应急指挥调度工作迅速、高效、有序地进行,满足突发情况下网络与信息系统运行保障和故障恢复的需要,确保信息系统安全畅通。同时通过演练,不断提高各部门开展应急工作的水平和效率,发现预案的不足,进一步完善应急预案。    

  • 2021-06-20
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数字孪生流域解决方案(30页 PPT)

智慧水利等相关政策的出台 ,要求按照 “需求牵引、 应用至上、 数字赋能、 提升能力”要求 , 以数字化、 网络化、智能化为主线 , 以数字化场景、 智慧化模拟、 精准化决策为路径 , 以构建数字孪生流域为核心 ,全面推进算据、 算 法、算力建设 ,加快构建具有预报、 预警、 预演、 预案功能的智慧水利体系 。

  • 2024-06-21
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时间序列的表征学习——Time2Vec

时间序列的embedding好像还是比较少见的领域,正好看到了这个Time2Vec方法,就简单大概的介绍一下。 在Time2Vec中,主要想要达到的三个特性为: 1、Capturing both Periodic and Non-Periodic patterns-捕捉到周期性与非周期性的模式; 2、Invariance to Time Rescaling-时间重缩放的不变性; 3、Being Simple enough-足够的简单。

  • 2022-11-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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