CNN 最初主要被用来处理二维图像，由于具有强大的认知计算能力，学者开始将其引入到机械故障诊断领域，能够很好地表征信号与机械健康状态之间复 杂的映射关系，提高大数据背景下多样性、非线性、高维健康监测数据诊断分析能力。
CNN 作为深度学习中最为重要、典型的网络之一，被引入到机械故障诊断领域，虽处于起步阶段，但研究和应用已初见成效。
工业时间序列作为一种响应生产过程信息的数据，可以进行分析和预测，以有效地监测工业生产过程。工业建模过程中，由于工况复杂、数据采集环境变化、设备运行时间短等原因，存在数据短缺、算法冷启动等问题。因此，现有的数据驱动工业时间序列预测算法的准确性受到很大限制。针对上述问题，本文提出了一种新的基于动态迁移学习的有限数据下工业过程时间序列预测方法，该方法旨在有效地利用相似设备或工况的历史数据，而不是丢弃它们，以帮助建立目标数据有限的工业时间序列预测模型。在该方法中，首先将历史数据划分为多个批次，然后根据每一批次历史数据与当前时刻有限目标数据之间的分布距离，建立一个新的具有动态最大均差损失的多源迁移学习框架。该框架还结合了多任务学习方法，建立了工业过程在线学习的多步骤预测模型。与其他常用方法相比，在太阳能发电预测和加热炉温度预测两个真实数据集上的实验证明了该方法的有效性。
非线性工业系统的建模包括两个关键阶段：选择具有紧凑参数列表的模型结构和选择估计参数列表值的算法。因此，需要开发一个足够充分的模型来表征工业系统的行为，以表示实验数据集。为许多工业系统收集的数据可能存在高度非线性和多重约束。同时，为工业过程创建一个全面的模型对于基于模型的控制系统至关重要。在这项工作中，我们探索使用所提出的Cuckoo Search（ECS）算法的增强版本来解决实际缠绕过程的线性和非线性模型结构的参数估计问题。将所开发的模型的性能与其他主流元启发式方法进行比较，以对同一过程进行建模。此外，还将这些模型与基于一些传统建模方法开发的其他模型进行了比较。进行了几次评估测试来判断基于ECS开发的模型的效率，与其他建模方法相比，ECS在训练和测试案例中都表现出了优越的性能。
云制造的发展使数据驱动的过程监控方法能够准确、及时地反映真实的工业过程状态。然而，传统的过程监控方法一旦被部署到边缘设备上，就无法更新学习的模型，这导致在面对时变数据时模型不匹配。此外，边缘的有限资源使其无法部署复杂的模型。因此，本文提出了一种新颖的云边缘协同过程监控方法。首先，收集工业过程的历史数据，建立字典学习模型，并在云中训练字典和分类器。然后，将模型简化并部署到边缘。边缘层监控过程状态，包括故障检测和工况识别，并根据错误触发策略确定是否发生了模型失配。数值模拟和工业焙烧过程结果验证了该方法的优越性。
建设以集中管理+分散控制为理念，打造智慧建筑、绿色建筑为目标，实现覆盖建筑群、楼层到单一房间的博物馆智慧运营指挥中心。平台通过大屏展示各场馆管理系统、弱电系统、人员分布等实时数据，对场馆进行集中的监视与控制，实现智慧化运营管控。
近年来，我国的建筑行业政府监管信息化建设经过多年发展，办公自动化、管理信息化的水平不断提高。但是随着政务信息资源及辖区基建工程数量的不断增长、业务处理日趋繁杂，建设工程信息化还是面临储多着诸多问题。特别是建筑工地施工现场管理一直是行业痛点，监管部门和施工企业都急需这一实际问题。
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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
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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