从连接、应用、运营层,包括主备型核心网、WiFi接入网关、分流网关、融合通信、专网管理系统,提供5G与WiFi统一管理、融合通信、本地化运维能力,满足行业客户多层次专网需求。
百度边缘云提供和中心云一致的功能和体验,让应用不再受限于基础设施物理环境。通过解决就近接入、边缘网络不稳定、设备异构等各种边缘问题,完成各种边缘场景下的海量设备管理和服务的统一托管,让客户专注于业务应用的开发和流程体系化管理。
基于数据仓库的海量数据进行数据挖掘、大数据分析,通过机器学习等方法,训练密控及产品质量稳定算法模型,形成具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信与协调控制能力,可动态地适应生产环境的变化。支持煤炭洗选系统的自动调节, 通过对日常洗选数据的大量汇总、 获取,将煤炭洗选经验量化,由系统自动调节煤量、介量、水量、药 量,可在无人干预下进行自适应生产。
系统通过摄像仪将浮选池矿浆状态上传给AI控制器,通过人工智能算法实时解算,给出洗选池内实际洗选的灰分值,传输至“隔爆显示器”进行就地显示;同时还可将计算出的灰分值反馈给“加药装置”,由“加药装置”根据结果自动调整药剂配比,动态调整浮选池中的矿浆状态。
将“行业机理+人工智能”深度融合,基于AI智能算法,以“配煤优化”为核心场景,将配煤工艺机理模型与AI数据驱动的方法相结合,利用人工智能技术实现了更加稳定的优化配煤比,形成了更加准确的焦炭质量预测模型,实现配煤方案智能化的最优解。
通过对日常洗选工艺数据的累计记录,通过大数据分析的方式,当产品煤煤质发生变化,热值无法达到要求时,系统自动进行推送,并检索以往的筛板安装方式、采用的洗选比重、回收率情况等,给出洗选方案。
面向矿山行业,通过特种机器人、工业无人机、在线监拍装置、高清摄像机和各类传感器设备采集数据,基于视频、图像和结构化数据进行综合分析与推理,生成告警事件或控制指令,处理后的数据回流到样本库完成模型和AI技能迭代,打通业务、数据和能力闭环,实现智能化无人巡检和安全生产监控预警。
基于深度学习模型,学习设备以及故障的多维特征和故障原因、解决方案的关系,从而建立消缺辅助模型。当故障发生后,一线维修人员能第一时间拿到故障判断结果辅助维修,从而减少故障损失、降低故障处置成本,缩小故障影响范围。
预测性维护:一种更加高效的设备维护模式,通过多元数据的综合分析,涵盖数据采集、状态分析、故障诊断、状态预测和维修决策,实现机组状态的全方位判断。
工业大数据产品架构与技术特点:海量多源异构工业数据清洗、存储、治理、管理、开发、分析、应用全流程产品体系。高性能工业引擎-批、流、多维分析、智能弹性伸缩、存储&计算分离架构。可视化拖拽式数据开发Studio、零代码BI、智能图表推荐、零代码数据处理插件、集成百度NLP算子、工业场景化解决方案。核心引擎能力开源、兼容开源、开放API支持二次开发。
工业数据智能平台基于机理知识、运筹知识,并与人工智能算法深度融合,针对不同目标函数综合运用各种优化求解工具,突破单一算法局限,提供描述类、诊断类、预测类、决策类模型生产能力,帮助企业降本增效。
工业视觉智能平台针对工业场景综合深度学习、机器学习、图像处理、无监督数据算法等构建了Multi-vision的工业视觉算法体系,通过多层神经网络结构对目标图像的特征进行了逐层提取,通过大量数据的训练,更好的分析图像的特征,进行缺陷提取。平台具有推理模型准召率高、模型自主优化闭环、支持模型一键式部署、支撑端云一体化服务等特点。
用于Microsoft Office 365的Veeam备份消除了 Office 365 数据不可访问和不受控制的风险,适用于 Exchange Online、SharePoint Online等,可确保数据始终受到保护和保持可访问性。
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芯盾时代可视化人工智能中台 Visual AI Platform(VAI)致力于为客户打造“一站式”机器学习服务平台,集数据读取、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、模型部署、模型运行和监控等模型全生命周期管理功能于一体。平台采用可视化拖拉拽的交互设计,支持主流机器学习算法,大幅度降低AI 应用门槛。同时,依托于芯盾时代深耕安全行业积累的实践经验,平台内置数十种风控场景化模型,帮助客户快速实现冷启动,有效降低风控成本,提升时效性、准确率和覆盖率。
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