多维度CNN-BiLSTM-Attention模型的化工装置早期预警方法

针对现有化工装置运行风险预警多采用统计分析方法,其对于化工过程数据具有非线性、时序性、动态性强等特性时效果不佳,提出一种多维度CNN-BiLSTM-Attention模型的精馏装置预警方法,兼顾化工过程数据所具备的复杂特性,并提高精度。首先,将CNN与BiLSTM网络相结合充分提取数据的特征。然后引入注意力机制自动为各隐藏层分配权重,以区分不同序列的重要性,能有效减少历史信息的丢失并突出关键节点信息。最终通过全连接层输出最终预测结果。通过Aspen HYSYS模拟数据进行实验分析,并横向对比LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM模型,最终得出该方法具有较高预测精度,可以为化工装置预警提供可靠依据。

基于ARM的箱体定位监控系统的硬件设计

针对便携手提箱实时定位监控的需求,设计一个基于STM32XX系列的控制器。主要阐述了基于ARM的箱体定位监控系统的硬件设计,包括电源管理模块的设计、定位监控模块的选型和设计、射频接口电路设计,并介绍了基本的硬件调试手段,验证了系统的可靠性和正确性。

向人工智能设备提问,背后的门道这么多

你家是否也有“小度”“小爱”“阿尔法蛋”等人工智能设备?你知道怎么把它们更好地用于家庭教育中吗?张娜最近,我发现儿子很喜欢向家里的社交机器人和智能语音音箱提问,问的内容居然还不一样。每次观察孩子和人工智能交互的过程都非常有趣。