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工业大数据与知识图谱
王坚 戴毅茹 凌卫青编著更新时间:2024-12-27 23:15:51
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工业大数据分析与知识图谱作为人工智能领域的核心技术,已经成为当前学术研究和工程应用的焦点,受到越来越多的关注。本书从技术和实践的角度,为读者阐述工业大数据分析和知识图谱的核心技术及其实践应用。本书内容分为三篇。第一篇以物联网数据为基础,围绕工业大数据技术的虚实融合的CPS核心内容,开展数据治理、数据分析、数据平台的相关阐述,揭示数据驱动的生产系统优化模式;第二篇以人(社会网)机(互联网)物(物联网)数据为基础,围绕人工智能先进技术即知识图谱,探讨知识发现、知识图谱构建、知识服务、工业智能制造及知识服务平台等核心关键技术,为企业向智能制造的转型升级提供知识驱动的智慧共享的创新模式;第三篇基于前两篇的关键技术创新,开展重点行业、重点领域的典型场景应用,围绕钢铁、民用航空、电气等国民经济支柱行业,聚焦节能潜力分析、设备健康管理及预测性维护、知识组织管理等重点领域,开展应用实践工作。
品牌:清华大学
上架时间:2023-09-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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王坚 戴毅茹 凌卫青编著
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能源转型:汽油需求的“突变与预测”
在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念导向下,能源转型的步伐将持续加快,新能源汽车产业和可再生能源的快速发展使得中国汽油需求预测的背景和前提发生全新变化,汽油需求突变成为大概率事件,传统的历史数据外推法已不能满足汽油需求预测的需要。从石油产业的角度,油田的勘探开发周期普遍超过30年,炼油设备的生命周期普遍超过20年,石油产业迫切需要汽油需求的中长期预测结果作为其发展参考。针对中长期汽油需求预测经济12.1万字 - 会员
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