简介：摘要：本文探讨了智能监控技术和预测性维护技术在机械设备中的应用。首先介绍了智能监控技术的基本原理和在机械设备监控中的作用，包括传感器技术和数据处理技术的应用。其次阐述了预测性维护技术的定义和基本原理，并探讨了其在机械设备中降低维护成本和提高设备可靠性方面的应用。最后强调了智能监控与预测性维护技术对提高生产效率和质量控制的重要性。本文指出，智能监控与预测性维护技术的不断发展将为工业生产带来更高效、更可靠的解决方案。

简介：摘要： 随着通信技术的快速发展，通信网络的规模和复杂性不断增加，传统的故障诊断方法已难以满足现代通信网络的需求。基于人工智能的通信网络故障诊断与预测方法具有强大的数据处理和模式识别能力，为解决这一问题提供了新的思路。本文综述了基于人工智能的通信网络故障诊断与预测的研究现状，探讨了常用的方法和技术，并展望了未来的发展趋势。

简介：摘要：本研究探讨了水利工程防洪体系中智能预测与风险评估技术的应用。通过综合运用先进的数据分析、人工智能和大数据技术，实现对洪水等自然灾害的精准预测，提升防洪体系的应对能力。同时，本研究还将重点关注风险评估方法的创新，以更全面、准确地评估洪水可能带来的影响和潜在风险。这些技术的应用将为水利工程防洪体系的建设和管理提供重要支持，有助于提高防洪效率和减少灾害损失。

简介：摘要：本文就面向工业4.0的智能机电设备故障诊断与预测技术进行了深入探讨。首先介绍了工业4.0背景下智能制造的重要性，及智能机电设备故障诊断的概念与重要性。其次，详细阐述了智能机电设备故障诊断方法，包括基于物联网的数据采集与传输技术、机器学习与数据挖掘、智能传感器与监控系统、虚拟仿真与数字孪生技术。进一步探讨了智能机电设备故障预测技术，包括基于时间序列分析、机器学习和深度学习的方法。最后，通过实际工业案例分析与效果评价，验证了该技术在提高生产效率、降低成本和提升竞争力方面的重要作用。

简介：

简介：摘要：本研究旨在探讨在智能电力系统中应用基于人工智能的故障诊断与预测技术的应用。随着电力系统的复杂性和规模的增加，故障的准确诊断和预测变得尤为关键。本文首先介绍了智能电力系统的基本概念和发展趋势，然后详细讨论了人工智能在电力系统中的应用，包括机器学习、深度学习、神经网络等技术。接着，研究探讨了故障诊断与预测技术在智能电力系统中的实际应用案例，并分析了其优势和挑战。最后，本文总结了研究结果，强调了基于人工智能的故障诊断与预测技术在提高电力系统可靠性和效率方面的潜力，为电力行业的未来发展提供了有力支持。

简介：新世纪,新经济,我们首先需要认清形势,然后积极乐观地面对。

简介：国信中心预测2006年大中城市房价平均涨5％至7%；发改委预测2006年房地产销售增速将下滑至20%；北京城八区期房均价逼近8000元；上海个人房贷连续6个月负增长。

简介：

简介：2007，中国进入全面转折之年中国大陆的2007年．将如何定位？事实上．对中国大陆来说，2007年是个非常复杂的年份。在方方面面的定性定位之外．2007年的中国大陆．其转折的意味非常浓厚．又波及各个领域．将2007定位为中国大陆的全面转折之年，更加贴切。

简介：摘要通过水泥快速抗压强度与水泥标准养护条件下28天抗压强度的对应关系，寻找最佳快速预测系数。

简介：摘要：基于双碳发展背景下，建筑低碳化、数字化、智能化协同演变为了规划的基本形式。建筑行业作为碳排放大户，需要进一步转型和升级，通过落实双碳目标，形成以绿色低碳为主的基本理念，采取信息化以及智能化方式构建良好的发展格局。人工智能化技术的应用和发展演变为了目前建筑领域的基本方向，建筑智能化技术也呈现出了智慧化的特征，对于建筑整体能效和运维管理的重视程度极高，通过应用新技术可以实现对建筑节能降碳的进一步管理，从不同维度提高建筑运行过程中的智能化水平，从而实现双碳目标。在本篇文章中主要结合大型建筑用电负荷的大数据挖掘和智能预测分析以及研究，提出了建筑智能化运维技术应用方向和基本措施，从而改善公共建筑智能运维管理方式，为运维管理工作奠定坚实的基础。

简介：摘要：通信网络已经成为现代社会信息交流和沟通的重要载体，但是其中存在着诸多隐患，如网络故障的不可避免性，给人们生活带来了极大的困扰。因此，在通信网络建设和运营管理中，如何使用新技术，对各种网络故障进行及时、准确地预测以及有效地解决已经成为业内颇受关注的问题。本文以人工智能技术为核心探讨其在通信网络故障预测与维护中的应用，分析了目前人工智能技术面临的挑战和前景，并提出一些相关的研究思路。

简介：摘要随着社会经济的发展，为建筑工程行业的发展提供了良好的环境，而在建筑工程项目的建设过程当中，工程造价的预测是一项十分重要的步骤，这对工程项目的顺利建设有着极其重要的影响，而随着智能化信息处理技术的不断发展中，在各行业得到了广泛的应用，智能化信息处理技术在建筑工程造价短期预测中的应用，能够促使办事效率的提升，优化造价的结构。本文从智能化信息处理建筑工程造价的内容着手，分析智能化信息处理的作用，探究控制工程造价的策略。

简介：摘要人工智能(AI)乳腺超声将AI技术应用于乳腺癌的诊断及预后预测，不仅可以为超声科医师节省时间，还可以弥补由于初学者经验和技能不足导致的误诊及漏诊。现代医学影像学是AI在临床中发挥重要作用的最早领域之一。AI乳腺超声采集乳腺超声图像(BUI)，作为一种横断面成像技术，应用计算机辅助设计(CAD)系统，对乳腺癌进行计算机辅助诊断，可提高临床对乳腺癌诊断的准确性。目前，CAD系统可帮助超声科医师更有效地实现对乳腺癌的早期筛查。AI乳腺超声可对乳腺癌病灶进行自动识别及分类，甚至模拟临床医师对乳腺癌进行诊断和预后评估。笔者拟就AI乳腺超声对乳腺癌的诊断及预后预测价值的最新研究进展，进行阐述。

简介：摘要：本论文致力于研究基于机器学习算法的路桥设备故障预测与智能维护技术。随着交通基础设施的不断发展和扩展，路桥设备的可靠性和稳定性对道路安全至关重要。为了提高路桥设备的维护效率和降低维护成本，本研究采用了机器学习方法，以数据驱动的方式来预测设备故障，并提出了智能维护策略，以最小化设备停机时间和维护成本。研究结果表明，基于机器学习算法的故障预测能够显著提高设备的可靠性和维护效率，为路桥设备管理提供了有力的支持。

简介：摘 要：基于模糊预测风电储能智能化监管系统，将解决以往风力发电强弱不定以及预测成本较高、储能困难等问题。结合预测模型，对于风力发电中的约束条件以及波动因素进行考虑，实现优化控制。我国的风力发电虽然与以往相比有明显的改进，但依然有较多的不确定性以及随机性。这就使最终的电能质量下降，且发电站与负荷之间的分布不匹配，导致其未能大规模普及。储能系统的出现，调节风电的电力，使之减少波动，提高预测精准度。规避电网冲击，恢复风电的供电频率。基于模糊控制预测，还能够为后续风电储能智能化监管系统的优化提供理论价值以及实际依据。

简介：摘要：本研究旨在探讨煤矿机电设备的智能化维护与故障预测技术。首先，分析了煤矿机电设备维护的现状与挑战，包括高维护成本、不可预知的故障和低效的维护策略等问题。其次，介绍了智能化维护技术的基本原理与方法，包括数据采集、特征提取、模型构建和预测评估等步骤。接着，通过案例分析，探讨了智能化维护在煤矿机电设备中的应用，并总结了其优势与挑战。然后，重点研究了煤矿机电设备的故障预测技术，包括重要性与挑战、基本原理与方法、案例分析以及优势与挑战。

简介：摘要：本论文研究了智能电网中基于物联网技术的电力设备在线监测与故障预测方法。随着电力系统的不断发展，电力设备的可靠性和安全性显得尤为重要。通过将物联网技术应用于电力设备监测，我们能够实时收集电力设备的运行数据，通过数据分析和机器学习算法，实现对设备状态的在线监测与故障预测。本研究提出了一种基于物联网的智能电网监测与预测系统框架，包括数据采集、数据分析、模型建立和预测等关键步骤。实验结果表明，该系统能够有效提高电力设备的运行可靠性，降低故障率，从而促进智能电网的稳定运行和可持续发展。

简介：摘要：在这个日新月异的时代，智能电网作为现代电力系统的中坚力量，其高效与稳定性的追求从未停歇。数字化工程，携手大数据分析、人工智能与机器学习技术，为智能电网的数据洞察与前瞻性决策提供了强有力的支撑。本文细致探讨了这些数字化技术如何助力电网数据的精准分析与预测，进而优化电网运行，提升能效，并促进了可再生能源的融合。借助具体的案例分析，我们不仅见证了数字化工程在实践中的成效，也深入了解到，在推进过程中遇到的挑战与问题。文章最终呼吁，面对挑战，我们需深化研究，探索新的路径，确保智能电网能够在数字化时代更加健康、高效地发展。