工业物联网互联互通:解析与实践

需积分: 32 64 下载量 6 浏览量 更新于2024-08-07 收藏 2.11MB PDF 举报
"该文件主要介绍了工业物联网互联互通白皮书,由多个知名机构和企业共同编写,旨在解析工业物联网中互联互通的关键问题,提供技术现状、实施路径和应用案例,以促进工业物联网的健康发展。" 在当今信息化与工业化深度融合的背景下,"装备‘登云入网’"是指将传统的工业设备与云计算、互联网相结合,实现设备的数据采集、远程监控和智能管理,以提升生产效率和决策精度。这在《装备“登云入网”-cst微波工作室用户全书-张敏》中可能详细阐述了如何将微波工作室的设备接入云端,利用大数据分析优化工作流程。 工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是这一过程中的核心技术,它通过将各种工业设备、传感器等联网,实现数据的实时交换和分析,进而优化生产过程。互联互通是IIoT的核心,它涉及设备、系统间的连接,数据的标准化和安全传输,以及不同平台之间的协同运作。在2018年的工业物联网互联互通白皮书中,指出互联互通的重要性,同时强调了其复杂性和多样性,需要根据具体场景选择合适的技术和实施方案。 白皮书从四个方面进行了深入探讨: 1. 如何认识互联互通:明确了互联互通的对象范围,包括生产设备、生产线、物料流、信息流等,以及它们在物联网生态系统中的角色。 2. 如何呈现互联互通:描述了当前工业物联网的技术现状,包括感知技术、网络通信技术、数据处理和分析技术等。 3. 如何实现互联互通:提出了具体的实施路径,可能包括标准制定、平台构建、安全策略等,旨在科学推进物联网部署。 4. 如何应用互联互通:通过实际案例展示了互联互通在提升生产效率、降低成本、创新服务等方面的成效。 白皮书的编写单位涵盖了研究机构、高校和企业,这表明了工业物联网领域广泛的合作与共享,共同推动行业标准的建立和技术创新。随着技术的快速发展,后续的更新将不断反映最新的研究成果和业界动态。 互联互通对于工业4.0和智能制造的发展至关重要,它能够帮助制造业实现精细化管理,提高资源利用率,降低能耗,同时催生新的商业模式和服务。通过设备联网,企业可以实时获取设备状态信息,预测维护需求,减少停机时间,增强供应链透明度,进一步提升竞争力。 《装备“登云入网”》和《工业物联网互联互通白皮书》共同揭示了在信息化浪潮下,工业设备与云端融合的趋势,以及实现这一目标所面临的技术挑战和解决方案。这对于理解工业物联网的发展方向,以及企业在数字化转型中的策略规划具有重要参考价值。
2024-09-21 上传
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
2024-09-21 上传
应用背景为变电站电力巡检,基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测,并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务,并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。