码头操作系统自动化指令反馈分析

随着港口吞吐量不断提升,港口管理难度日益增加,为达成提升码头整体作业效率的目的,码头操作系统(以下简称"TOS")应运而生。TOS作为码头生产管理的核心系统,能够对预报、靠泊、作业、离岸等整个动态过程进行管理,其管控范围可覆盖整个码头。目前虽已有众多港口部署TOS系统,但TOS市场鱼龙混杂,版本众多,某些系统无法支持自动化作业,仅支持人工发送指令;某些系统虽能够支持自动化作业,但是由于技术等原因,系统在接收反馈信息时不能对码头各方面信息进行及时的整理与更新,有时甚至可能出现报错的情况,导致码头管理混乱,严重影响码头作业效率。围绕码头操作系统自动化指令反馈进行展开,对反馈所需信息及处理方式进行分析研究,以达到改善码头整体作业效率的目的。

5G邻区配置自动化系统实现

5G系统中,邻区的合理性、准确性和及时性等将直接影响整个5G网络的性能,也是5G网络优化的基础工作。传统的人工邻区指令的制作与下发耗时耗力,为提升5G邻区添加效率,开展了本项研究。本文依托基站集中入网流程,开发了一套精准的邻区指令自动化系统,在5G新建设站点开通入网后,自动化采集规划和资管数据对接网管服务器,完成邻区指令数据制作并予以执行,实现了5G邻区指令全流程的自动化,有效提高了优化工作效率,降低了运营成本。

自动化码头舱盖板作业管理系统

分析自动化码头岸桥侧作业管理模式,区分正常装卸作业与舱盖板作业,将舱盖板作业形成规范的操作指令,使自动化码头生产作业流程更加规范化,从而提高自动化作业流程的连续性、自动化码头岸桥侧作业的效率和岸桥远程操作的安全性、可靠性与便利性。

面向开源情报的信息抽取大语言模型

针对开源情报信息抽取过程依赖多类专用模型和抽取属性限制强等问题,基于一种GLM大语言模型进行指令微调和上下文学习提高信息抽取准确率,利用指令自动化生成方法对原始问题进行泛化,构建SFT数据集。开展多任务统一的微调学习常见抽取模式,通过自动思维链扩充提示增强模型推理能力。实验结果表明,该方法在开源情报命名实体识别、关系抽取和事件抽取任务上,微调模型能满足不同场景下的抽取要求,具有较好的抽取效果。