本文指出传统的智能交通设备运维管理体系中存在的弊端和瓶颈，对人工智能时代 的智能交通设备运维管理的前景和需求进行了分析，对将人工智能和设备运维管理进行深度 融合进行分析探讨
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本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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通过综合信息服务平台，依托物联网、云计算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支持，集成了校园的分布式信息系统资源，为广大师生提供了全面、协同的智能化感知环境，为教学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务。
本文提出了一种基于VAE-WSVM的二次系统采样回路测试校核评估方法。该方法基于电网二次系统采样回路电流数据，能够解决采样回路各类误差状态小样本问题，利用VAE对小样本进行增殖，生成与正常数据样本量相当的异常数据样本，使整体样本达到数据平衡，更适用于人工智能方法，进一步利用GWO算法改进的SVM分类器，实现对二次系统采样回路的准确评估，模型性能稳定。
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