基于窄带物联网的智能输液及体征实时监控系统

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 2021-12-17

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深入理解零拷贝技术

很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）；例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换

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准备知识——旋转机械的频率和振动基础

旋转频率，也称为转速或旋转速率（符号ν，小写希腊字母nu，也作n），是物体绕轴旋转的频率。其国际单位制单位是秒的倒数(s ？1 )；其他常见测量单位包括赫兹(Hz)、每秒周期数(cps) 和每分钟转数(rpm)。

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设备现场管理标准

为创造一个设备完好、环境整洁、秩序井然的生产环境，进一步提升现场设备卫生管理水平。本着“谁主管谁负责”、“谁污染谁负责”的原则，持续提高公司设备现场管理水平。

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智能巡检系统解决方案

在当前电力巡检管理工作中，依然沿用传统的以人为主的模式，随着电力行业的飞速发展，传统电力人工巡检方式已逐渐难以满足日益增长的电力运维需求。在这样的大背景下，新型电力智能巡检系统应运而生，它就像电力领域的一位智慧守护者，为电力系统的稳定运行保驾护航。

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用于系统级异常检测的自监督变分图自动编码器

？无监督异常检测（AD）方法，无论是基于重建的还是基于预测的，都根据残差确定异常。单个变量中的偶尔突变可能会导致残差超过限值。事实上，这种突变并不是系统运行机制的变化。因此，系统级异常很难表征。复杂网络（或“图”）非常适合建模和表征复杂系统的演化规律。但是，大多数工业场景都没有图表。因此，提出了一种自监督变分图自动编码器（SS-VGAE）方法。首先，通过去趋势互相关分析（DCCA）构建多源传感器动态图;其次，设计目标和自我监督学习任务。目标任务是重建输入图结构，以最大限度地减少重建损失。自我监督的任务是学习潜在空间中超球体的最佳中心，以便尽可能地将平均特征聚集到中心。多任务联合优化允许同时考虑高维和低维空间特征，从而提高异常分数的可靠性。然后，计算异常分数的分布并将其集成到系统运行状况指标（HI）中。系统 HI 更适用于辅助决策。最后，通过核个人计算机瞬态分析仪（PCTRAN）模拟数据和 Skoltech 异常基准（SKAB）数据证明了所提方法的优越性，即更好的检测精度和鲁棒性。最后但并非最不重要的一点是，发现系统性异常使变量之间的相关性更强。