爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”

2020年11月16日,在浙江宁波爱柯迪上市三周年暨领爱菁英启动会上,爱柯迪与SK电讯、联通时科签订了构建“智慧工厂”战略合作协议。通过此次合作,爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”。“压铸AI解决方案”是通过大数据建模,实现对压铸件的缺陷预警,可以提前预测压铸件是否存在缺陷以及识别缺陷类型,只把“合格品”传递给后续加工流程,明显地提高了生产效率。     

周矶油田控递减对策研究

周矶油田从1994年投入开发,直至1997年一直处于稳产阶段,1998年之后由于区块主要以天然能量开采,产量进入递减阶段。2004年以来随着周30、周16井区相继投入开发,周矶油田进入二次上产阶段,2011年至今,由于周16,周19注水见效见水,产量再次进入递减阶段。本文从注水开发实践出发,重点分析及总结注水开发过程中取得的经验、教训以及认识,指导下步注采调整方向从而控制周矶油田自然递减。     

油田区块监测指标与开发指标预测建模及运用

对油田区块监测工作进行分析,认识到区块监测指标以及开发指标预测建模的重要性,其核心目的是根据油田区域的基本情况,构建完善性的预测模式,以此来提高油田工作的整体质量,为行业的发展提供保障。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工（time-division duplex，TDD）系统内干扰，是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上，对大气波导干扰进行建模和表征，验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征，并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型，对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征，给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则，5G现网数据表明干扰控制方案有效，上行干扰下降10 dB以上，相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。     

欧区爱:3D打印技术优势与发展趋势

3D打印技术出现在20世纪90年代中期,是当前最新的快速成型技术之一。它与普通打印工作原理基本相同,即打印机内装有液体或粉末等“打印材料”,与电脑连接后,通过电脑控制把“打印材料”层层叠加起来,最终把计算机上的蓝图变成实物。     

基于GA-BP神经网络的电网暂稳极限切除时间预测

本文介绍了一种利用PSASP软件结合GA-BP神经网络的极限切除时间预测方法.通过PSASP软件搭建三机九节点系统,模拟系统发生三相短路故障,得到实验数据,将实验数据分为训练集和测试集,构建基于GA-BP的极限切除时间预测模型.结果表明,基于GA-BP模型的极限切除时间预测值与实际值基本一致,且GA-BP模型的预测精度高于BP模型.