应用智能模型实现联合站原油脱水系统决策优化技术研究

原油含有大量溶解水、乳化水,脱水是成品油品质的关键。通过对联合站脱水系统运行优化问题的研究,基于标准规范、专家经验、数字化资源[1],总结专家经验和生产规律,通过物联网、大数据、人工智能和可视化信息技术,实现脱水系统运行优化决策功能,为现场技术管理人员提供精准的实时分析、评价优化、决策依据,保障系统运行平稳、生产达标,达到精细管理、提质增效、提高经济效益的目的[6]。通过探索,证实智能技术实现站场复杂系统优化辅助决策是可行的,并为数字化站场智能化奠定了基础,具有良好的推广应用前景。

基于Web Services的智能建筑系统集成

针对系统集成的现状,简要介绍了Web Services技术原理和关键技术。在此基础上介绍了基于Web Services技术的系统集成应用模型及工作原理。指出基于Web Services的系统集成技术将是今后智能建筑系统集成的发展趋势之一。

基于Web3.0技术的中学辅助教学系统设计研究

为提升中学信息科技教育的质量与效果,本文基于Web3.0技术,将先进互联网技术与传统中学信息科技教学深度融合,打造出一个全新的教学环境。一、Web3.0技术概述近几年,互联网发展逐渐进入Web3.0阶段。相较于传统Web技术,Web3.0技术具有更多更高级的功能,能够在中学教育中发挥更重要的辅助作用。Web3.0技术结合了机器学习与人工智能等技术,可以使用智能算法和模型来分析学生的学习行为与需求,从而为学生提供合理的推荐与建议;可以利用大数据分析技术来深入分析与挖掘海量学习数据,从而为教师提供更科学的教学指导与全面客观的学生评估;引入了智能合约的概念.

智能诊断技术在飞机系统故障诊断中的应用研究

完成情况简介：对小波神经网络的原理和构造进行了充分研究．构造了转子-滑动轴承动力学仿真模型，对三种仿真故障信号采用小波神经网路进行了诊断实例分析。对多种信息融合算法和模型进行了分析与研究，

可解释人工智能在教育中的应用模式研究

随着人工智能技术的快速发展,以深度学习为代表的复杂人工智能模型开始被逐步应用于各类智能教学系统和平台。然而,这类复杂人工智能模型通常需要从海量数据中学习隐含特征与规律,导致其决策过程的不透明性,通常难以向用户提供清晰且易理解的解释,进而容易引起用户的不信任,也可能带来不易察觉的错误隐患。该研究首先介绍了当前可解释人工智能技术及其基本方法,并以学习者模型的解释作为教育领域的典型案例。在此基础上,研究梳理和提出了可解释人工智能在微观、中观和宏观三个层面的教育应用模式,即检验教育模型、辅助理解系统与支持教育决策。最后,该研究对可解释人工智能在教育中的应用提出了具体建议和展望。

上海检察机关全流程全息在线办案总门户正式启动 以数字赋能新时代法律监督

上海检察机关坚持数字技术与检察工作深度融合,构建起一系列高效、精准的应用场景、智能辅助办案模型、法律监督模型,展现了新时代法律监督的“上海思路”。日前,上海检察机关全流程全息在线办案总门户正式启动,标志着全流程全息在线办案系统在全市三级院全面应用。

基于模型中心与云计算的智能配电网应用系统研究

基于解决智能配电网数据重叠、信息孤岛和系统平台异构等问题,提出模型中心联合云计算技术,实现配电网异构模型的融合,从而建立以云计算技术为基础的虚拟模型中心。和传统分散配电网应用系统比较,云计算技术的应用提高了智能配电网应用系统的协调性,将所有应用服务集成到统一的云服务平台上,有效加强了系统信息的共享和交互。因此,本文首先介绍了智能配电网异构模型及其融合和云计算技术,建立了基于模型中心和云计算的智能配电网应用系统。

DICT全流程自动化支撑系统建设与研究

DICT是指在大数据时代DT(Data Technology)与IT、CT的深度融合。DT狭义讲是一种数据技术,广义上讲是云服务下的数据价值创造。互联网大数据时代,CT、IT、DT深度融合,实现了简单信息化向智能信息化的发展,并通过行业融合创造了更多的融合型智能应用。

Ontology研究综述

Ontology是描述概念及概念之间关系的概念模型 ,通过概念之间的关系来描述概念的语义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型 ,Ontology被广泛地应用到计算机科学的众多领域。本文作者对目前Ontology的研究与应用现状进行了综述性地介绍 ,从Ontology的定义、Ontol ogy理论研究、Ontology在信息系统中的应用以及在语义Web中的地位等方面加以了系统阐述。

CCF大专委2020年大数据发展趋势预测

1引言自2012年起,中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会(以下简称大专委)面向全体委员,发起了一年一度的大数据趋势预测活动。站在年底展望来年大数据领域的发展趋势,已经成为大专委的一项品牌活动。2019年12月5日,在中国大数据技术大会(BDTC)开幕式上,CCF大专委正式发布了2020年大数据十大发展趋势预测。本次预测汇集了160余名大专委委员的投票结果,参与投票的委员来自高校、科研院所、相关部委、大型央企、民营企业等不同团体,具有广泛的代表性。

全球人工智能与制造业融合的现状及思考

人工智能在制造业的融合应用是促进实体经济发展的重点方向,是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。发达国家政府和产业界均高度重视这一趋势,近年来纷纷采取行动推进基础性研究及产业实践部署,传统的制造业生产范式正在人工智能的驱动下被进一步改变。一、人工智能技术正在向制造业多个环节广泛渗透随着人工智能技术在生活领域的快速传播,越来越多来自不同领域的学者及科研人员开始尝试着将制造领域的专有知识注入到人工智能模型中。

多移动终端轻量化感-算-策协同增强方法

近年来,随着物联网和人工智能技术的融合,智能物联网(AI+IoT,AIoT)逐渐成为备受关注的新兴前沿领域.在这一背景下,深度学习驱动的智能应用逐渐渗透到智慧城市、公共安全等多个领域.为了实现智能计算从云端向物联网终端和边缘端延伸,智能物联网的多移动终端设备协同工作需要面对的挑战包括可用资源受限和环境动态变化等方面.在智能物联网中,多移动终端具备泛在感知、智能计算与自主决策能力,并参与到感知、计算、学习和决策的过程中.本文提出了多移动终端轻量化感-算-策协同增强方法,旨在克服单终端的视野、资源和性能局限,提升系统的感知覆盖和计算效率,提高在多种应用场景下的任务性能.

2021年《中国给水排水》首届智慧建造×智慧水务融合创新技术论坛第一轮通知

目前,国内的智慧水务系统主要聚焦水量、水压、水质等运行数据的采集和统计分析,对接营业收费系统、客服系统、管网模型、GIS等系统开展漏损水量分析、水质预警、节能分析等智能应用。对于供排水系统建设过程的工程管理尚缺乏智慧手段。在高品质饮用水建设和排水系统提标改造过程中,智慧建设管理和后期智慧运维将是智慧水务的主要形式。

智能配电焕新企业管理

随着物联网技术的成熟及数字化与应用场景的深度融合,智能配电正在重新定义电力系统的管理。对此,施耐德电气认为绿色能源管理的理念融合智能配电的技术、架构和,部署,将助力管理者更加从容地应对当下及未来的挑战。当然,这场变革需要企业与技术的相互赋能。