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通过商业智能和机器学习调查职业和运营工业安全数据
本文基于一个大型事件存储库，即由健康与安全执行官（HSE）于1986年开发的主要危害事件数据服务（MHIDAS）数据库，以提供有关涉及危险材料的主要危害事件的可靠数据来源。数据库包括五十年（1950年代1990年代）收集的9000多个报告。本文旨在提供对MHIDAS中报告的工业事件的新了解，并通过描述性和定量分析提出探索职业/运营事件的可能方式。因此，本文提出了实施商业智能（BI）工具，以促进动态数据可视化和机器学习（ML）算法，以从不同的数据条目中提取知识。因此，在设计MHIDAS数据模型之后，通过代表性的职业/运营事件来设计和补充一组BI仪表板，并通过ML驱动的事件进行了ML驱动的分类。
迈向面向未来的电池护照
本报告介绍了电池护照的设计和实施，该护照适用于可充电锂离子电池，这些电池在移动领域开始使用，例如电动汽车。电池护照是一种（可能是分布式的）存储方式，包含一组有关电池组及其模块的静态和动态数据。部分数据可以在本地收集、存储和访问，而其他部分数据则“在云中”维护。引入电池护照的理由是，它们被认为在其生命周期内会增加价值（“减少、再利用、修复、再循环、恢复”）。电动汽车及其电池因此会改变所有权。电池需要维修和保养。电池可以在其他领域重复使用，例如电网平衡。废旧电池含有有价值的材料和危险化学品，可供回收和再利用。维护良好的电池数据和相关的访问控制将支持和改善决策，从而产生积极的经济和环境影响。正是出于这些原因，欧洲制定了有关电池和废旧电池的法规。TNO 以两个重点执行了该项目。1. 数据模型。
智慧城市和地区的防火墙
任何“由 FIWARE 提供支持”的软件架构（对应于智慧城市垂直解决方案或整体智慧城市平台）都是围绕现实世界的数字孪生数据表示构建的。这种表示建立在实体之上，即所谓的数字孪生，其特点是属性值从许多不同的来源收集，并不断维护并可在适当的时间访问。这些属性不仅限于可观察（可测量）数据，还包括推断数据（通过 AI/ML 数据处理随时间获得的增强洞察力和知识）。FIWARE 可以将所有这些数据纳入上下文，从静态数据（例如公交车的“车牌”）到动态数据（例如公交车上的“速度”或“乘客人数”，街道的“当前交通状况”和“预测 30 分钟后的交通状况”），甚至是周期性变化的数据（例如公交车上的“司机”可能每天更换两次）。监测属性的当前值非常重要，但将它们与历史值一起分析也至关重要，因为这为预测未来的状态或条件提供了手段。
在持续的联合学习中使用扩散模型作为生成重播 - 将会发生什么？
联合学习（FL）已成为分散学习的基石，在许多情况下，传入的数据分布会随着时间的流逝而动态变化，引入持续学习（CL）问题。这项连续的联合学习（CFL）任务提出了独特的挑战，尤其是关于灾难性遗忘和非IID输入数据的挑战。现有解决方案包括使用重播缓冲区来存储历史数据或利用生成对抗网络。尽管如此，由于生成任务的扩散模型的最新进展，本文介绍了DCFL，这是一个量身定制的新型框架，旨在应对动态分布式学习环境中CFL的挑战。我们的方法利用条件扩散模型在通信过程中在每个本地设备上生成综合历史数据的功能，从而有效地减轻动态数据分布输入的潜在变化。我们为拟议的CFL框架提供了融合，并在多个数据集中展示了其有希望的性能，从而展示了其在解决CFL任务复杂性方面的有效性。
通过生成式人工智能彻底改变工业效率
摘要。随着工业4.0的推进，制造业正致力于通过计算机化、数字化和智能增强创造一个新的智能工业世界。Gen AI的主要特点是它能够生成新的数据模式和解决方案，而不仅仅是分析预定义的数据输入。本文探讨了Gen AI对工业工程和物流中供应链效率的变革性影响。关键应用包括库存优化、预测性维护、欺诈检测、风险管理、物流优化和需求预测。研究表明，Gen AI通过提供动态数据驱动的解决方案显著提高了运营效率并减轻了工业工人的压力。通过包括公司在内的真实案例研究，本研究展示了Gen AI如何彻底改变供应链管理并提高生产力。尽管Gen AI具有显着的优势，但由于其尖端性，它仍然面临着一些挑战。此外，随着相关案例和文献数量的增加，未来还需要深入研究。
井下振动因素在钻井工具可靠性大数据分析中的应用——综述
在极具挑战性的井下环境中，钻井工具通常要承受高温、剧烈振动等恶劣的操作条件。钻井活动会产生海量现场数据，即现场可靠性大数据（FRBD），其中包括井下操作、环境、故障、退化和动态数据。现场可靠性大数据具有规模大、种类多、极其复杂等特点，为钻井工具可靠性分析带来了丰富的机遇和巨大挑战。因此，作为影响钻井工具可靠性的关键因素之一，井下振动因素在基于FRBD的可靠性分析中起着至关重要的作用。本文回顾了井下钻井作业的重要参数，研究了井下振动的模式、物理和可靠性影响，介绍了可靠性大数据分析的特点。具体而言，本文探讨了振动因素在可靠性大数据分析中的应用，涵盖工具寿命/故障预测、预测/诊断、状态监测（CM）以及维护计划和优化。此外，作者强调了未来的研究，即如何更好地将井下振动因素应用于可靠性大数据分析，以进一步提高工具可靠性并优化维护计划。[DOI：10.1115 / 1.4040407]
基于Web3D的露天矿山监控系统开发
大型露天矿是获取自然资源的重要基础设施。然而，这种类型的矿山在运营期间可能会遇到环境和安全问题，因此需要持续监测。在本研究中，利用地理空间信息开放平台和开源地理空间信息软件构建了一个基于 Web 三维 (3D) 的监测系统，该系统针对韩国江原道的露天矿。目的是开发一个露天矿监测系统，使任何人都可以监测矿山运营引起的地形和环境变化，并开发和恢复该地区的生态。露天矿被分为活跃矿山和非活跃矿山，并为每种类型的矿山制定了监测项目和方法。选择基于 WebGL 的开源平台 Cesium，因为它支持与运行时间相关的动态数据可视化和硬件加速图形，这是监测中的重要因素。露天矿监测系统是基于包含矿井监测所需信息的地理空间数据库，通过开发开源系统软件而开发的。监测地理空间信息数据库由数字图像和地形数据组成，还包括矢量数据和恢复计划数据。监测中使用的基本地理空间信息包括高分辨率正射影像（GSD 0.5 m 或以上），用于
概括和稳定性中的内在学习
内在学习（ICL）是一种提示，其中变压器模型以（输入，输出）示例的序列运行，并在当时进行分解。在这项工作中，我们将上下文学习形式化为一种算法学习问题，其中变压器模型在推理时间内隐含构建了假设函数。我们首先通过多任务学习的镜头探索了该抽象的统计方面：当输入提示为（1）I.I.D的顺序时，我们会对ICL进行概括。（输入，标签）对或（2）由动态系统产生的轨迹。我们的分析的症结是将多余的风险与变压器所影响的算法的稳定性有关。我们表征了当变压器/注意体系结构可证明遵守稳定性条件并提供示例验证时。对于对看不见的任务的概括，我们确定了一种归纳偏见现象，其中转移学习风险受任务复杂性和MTL任务的数量的控制。最后，我们提出了数值评估，即（1）证明了变形金刚确实可以在I.I.D的经典回归问题上实施近乎最佳的算法。和动态数据，（2）提供有关稳定性的见解，（3）验证我们的理论预测。
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。