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World File Search System操作数据
氧化铝精炼 4.0：数字化转型是什么样子
生产过程任务 许多工厂正在逐渐取消在剪贴板和纸质表格上手动收集操作数据的常规做法。取而代之的是自动收集数据并以数字方式传输到历史记录和操作员软件等。任何剩余的手动操作都将通过带有软件的平板电脑完成。不再需要用纸质笔记本记录未遂事故、事故、危险和维护需求等。取而代之的是，事故、危险、泄漏和损坏设备的笔记和数码照片通过软件以数字方式记录在平板电脑上，并与相关方共享。跟随经验丰富的员工并不是新手学习如何执行手动任务的唯一方式。现在，现场操作员还可以借助虚拟现实 (VR) 技术，在非常身临其境的 3D 虚拟工厂环境中学习新任务。
生产和销售报告4Q24 -
本报告可能包含有关未来事件的前瞻性陈述。这样的预测仅反映了公司管理对未来经济状况以及公司行业，绩效和财务业绩等的期望。术语“预期”，“相信”，“期望”，“预测”，“打算”，“计划”，“计划”，“项目”，“目标”，“应”，“应该”，以及其他类似的术语，旨在识别此类预测，当然，这些预测当然涉及公司的风险和不确定性的公司和不确定性的公司和不确定性的公司，并不是公司的保证。因此，公司运营的未来结果可能与当前的期望有所不同，读者不应仅依靠此处包含的信息。公司没有义务根据新信息或未来的发展来更新演示文稿和预测。报道的4q24开始的数字是估计值或目标。独立审核员尚未审核本报告中包含的操作数据。
估计全球结构飞机载荷...
摘要：本文介绍了一种根据记录的飞行传感器数据估计大气扰动引起的全局结构载荷的方法。所提出的方法基于用扰动动力学增强动态、灵活的飞机模型。推导出此增强模型的状态观测器，即卡尔曼-布西滤波器。传感器数据通过观测器处理，从而能够估计飞机遇到的大气扰动。随后，这些估计的扰动用于估计全局飞机载荷。为了评估载荷估计结果，应用了等效损伤载荷的概念。它将全局载荷与其对飞机结构疲劳的影响联系起来。为了验证所提出的工具链，模拟了认证中的设计场景，即离散阵风和连续湍流遭遇，以模拟真实的操作数据。收集的数据用于将得到的估计负载与模拟负载进行比较，并比较等效损坏负载。
5 年保修 - Parker Hannifin
eControl Center（TM4000 - TM15000：标准；TM1250 - TM3000：可选）Parker domnick hunter 的 eControl Center 具有完整的数据采集功能。易于使用的 eControl Center 提供卓越的干燥机控制以及数字遥测，用于远程性能分析。eControl 具有独特的“流程图”和活动指示器。干燥机操作易于查看和确定。如果任何参数超出正常值，系统示意图将通过闪烁源区域问题来发出通知，并在 LCD 显示屏上具体说明详细信息。负载能力计 (LCM) 显示系统在任何给定时刻的负载百分比。eControl 安装在 NEMA 4 控制封闭装置中，将显示与烘干机操作相关的所有信息。但这只是表面。只需按一下按钮，即可获得详细信息。易于导航的菜单显示详细的操作数据。可以研究（或在适当的情况下进行调整）每个细微差别，确保烘干机的“健康”以及性能质量。
机器人即服务利用人工智能提供行业灵活性
凯捷利用丰富的行业经验，分析客户需求并确定机器人如何提供帮助。机器人可以使用传感器或视频处理和计算机视觉来识别产品、缺陷以及特定情况或事件。机器人无线连接到英特尔物联网网关，该网关承载着凯捷 XIoT 平台。开源 XIoT 软件将机器人的数据发送到云端，凯捷分析软件在云端处理收集的数据。用户可以分析已完成的任务数量、任务成功率、机器人传感器数据以及用于机器人预测性维护的其他操作数据。云端的数据可与各种人工智能或大数据平台一起使用，以增强机器人的功能。例如，IBM Watson 人工智能平台可用于帮助识别生产线上的产品，或帮助识别制造缺陷。云端还可用于语音处理，以便可以使用语音命令控制机器人。
通过与集成的多个DC快速充电器最终项目报告
该研究项目解决了融资，建筑物和运营直接直接充电站的高昂成本，该站点在加利福尼亚收取插件电动汽车的费用。项目目标是展示一个直接电流快速充电站，对电网基础设施影响有限。该项目的测试网站由四个50千瓦的直流快速充电器和一个二人电池储能系统组成，位于加利福尼亚州蒙特雷公园的一个购物中心。数据收集在现场，并添加到其他快速充电器安装中的代表性数据中。插件电动汽车充电站点，二人电池存储系统和站点控制器的操作数据进行了分析，以识别潜在的节省。该项目模拟和评估了多个应用程序，包括参与需求响应计划，现场太阳能光伏的可再生集成以及减少需求费用。
低功率HEMT LNA用于量子计算
摘要 - 电池管理系统（BMS）对于锂离子电池（LIB）利用率的安全性和寿命至关重要。随着新的传感技术，人工智能的快速开发以及大量电池操作数据的可用性，数据驱动的电池管理吸引了不断扩大的关注，这是一种有希望的解决方案。本评论文章概述了从多层次的角度来看，数据驱动电池管理的最新进展和未来趋势。首先回顾了依赖于电流，电压和表面温度的常规测量的广泛探索的数据驱动方法。在更深入的理解和微观层面上，已经审查了具有多维电池数据的新兴管理策略，并审查了新的传感技术的辅助。通过大数据技术和平台的快速增长来启用，有效利用电池大数据来增强电池管理。这属于数据驱动的BMS框架的上部和宏观水平。通过这项努力，我们旨在激励对下一代数据驱动电池管理的未来发展的新见解。
CEA（电力行业网络安全）指南，2021 年
1.1 任何关键部门的网络入侵企图和网络攻击都是恶意的。在电力部门，网络入侵企图和攻击的目的要么是破坏供电系统，要么是破坏电网运行。任何此类破坏都可能导致设备误操作、设备损坏，甚至导致电网断电/停电。IT 和 OT 系统之间被大肆宣传的隔离层神话现已破灭。任何内部人员或外部人员都可以通过社交工程跳过任何 IT 和 OT 系统之间部署防火墙所创建的人工隔离层。网络攻击通过初始访问、执行、持久性、特权升级、防御规避、命令和控制、渗透等策略和技术进行。通过特权升级进入系统后，任何网络对手都可以远程接管 IT 网络和 OT 系统运行的控制权。通过此类入侵获取敏感的操作数据可能帮助国家/地区支持或非支持的对手和网络攻击者设计更险恶、更先进的网络攻击。
数据驱动的地区能源网络
由于他们可以交付的成本，能源和排放量，地区能源网络引起了人们的兴趣。基于地区和城市规模的能源模拟估算热能需求的巨大计算成本是广泛使用建模在地区能源网络设计和运行中的主要障碍，以及对诸如热能储能等技术的可行性研究。在本文中，提出了一种简单，有效的建模方法，其中使用区域能量网络的操作数据用于构建时间负载概况，从而消除了建立能量模拟的需求。拟议的模型对来自加拿大不列颠哥伦比亚省新开发的天然气动力地区能源网络的数据进行了验证。通过案例研究就每小时热量存储的可行性和有效性来证明这种数据驱动方法的实用性。表明，水箱中的小时热量存储可以将锅炉上的每日峰值负载减少多达20％。此外，使用热量储存，可以通过恒定功率供应来满足高度波动的需求，这将有助于将生物质用作替代能源。
心血管医学中的人工智能
简介 人工智能 (AI) 是指计算机科学的进步，它可以像人类一样思考和行动，并执行通常需要人类智能的功能，包括感知、认知、推理和控制。1 实际上，人工智能可以模仿人脑处理和操作数据，并开始在医学和健康领域发挥重要作用，有助于识别、处理、整合和分析各种医疗数据。2 医学成像和诊断、康复、医学研究和药物发现、患者参与和依从性是人工智能在医疗保健领域的各种应用。3 此外，人工智能还用于提供个性化的健康信息，实现虚拟咨询和远程监控和管理。4 机器学习 (ML)、人工神经网络、卷积神经网络 (CNN)、认知计算和深度学习是人工智能的主要子学科。ML 是整个人工智能的一个更突出的子集，它是创建算法和模型的过程，这些算法和模型可以在海量数据集上进行训练，以便找到模式、预测结果和诊断病情。 5 总体而言，机器学习可提高医疗专业人员诊断的准确性并帮助他们做出决策。6