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设备维修信息管理系统
Ø  成果简介:基于局域网的分布式设备维修管理系统主要包括设备管理模块、设备故障信息管理模块、设备维修调度管理、相关管理部门之间的信息传递和权限管理模块、实时监控模块等。本系统可以与ERP、PDM系统集成,也可单独使用,实用于大型企事业单位设备管理、维修、调度和生产实验部门使用。本系统的主要特点是能够对设备静动态信息进行全生命周期管理、单位内部可根据权限设立多个用户端,从厂长、生产调度部门、工艺部门、设计部门、设备管理部门到生产车间或实验室都可入网。支持软件:VC++,Oracl
北京理工大学 2021-01-12
设备维修信息管理系统
基于局域网的分布式设备维修管理系统主要包括设备管理模块、设备故障信息管理模块、设备维修调度管理、相关管理部门之间的信息传递和权限管理模块、实时监控模块等。本系统可以与ERP、PDM系统集成,也可单独使用,实用于大型企事业单位设备管理、维修、调度和生产实验部门使用。本系统的主要特点是能够对设备静动态信息进行全生命周期管理、单位内部可根据权限设立多个用户端,从厂长、生产调度部门、工艺部门、设计部门、设备管理部门到生产车间或实验室都可入网。 支持软件:VC++,Oracle,
北京理工大学 2021-04-13
人工智能NLP 引擎
主要研究自然语言处理研究领域的算法和应用实践。涉及语义解析、意图识别、FAQ 问答、多轮对话、知识图谱等关键技术,研究内容包括分词、向量表示、分类等文本预处理技术,以及将自然语言处理核心算法应用落实到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等实际场景中,团队研发的 AI 产品已经跟国内企业、研究所开展了长期合作并动态跟踪,获得了广泛的一致好评。 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的知识挖掘,识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析思路,以便得到多维度、多形式分析结果,将发现转换为可落地的业务决策,这些数据驱动的业务决策,包括客户体验、座席行为、产品改进、风险监测等多个方面,帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升业绩、降低风险等。 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词,是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时调用接口进行了分词,分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词,然后用中心词进行词频的统计,对于目标样本,统计出高频中心词用来概括目标样本中主要描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图,以便进行相应的功能操作、信息推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断,正向或者负向(如果能提供训练数据集,可以识别更多种类的情绪)。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识,用情绪进行搜索和统计分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词生成一个图,用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学 2022-10-20
人工智能NLP引擎
(一)项目背景 针对现实场景中,存在需要对服务行业录音文件内容进行详细分析, 但是面对海量录音文件无法仅通过人力资源去逐一分析的弊端,本项目旨 在通过实际应用场景结合计算机和人工智能技术开发一个人工智能 NLP 引 擎,用以解决海量录音文件经过 ASR 转文本后,对录音内容进一步按需分 析,最终得到较为完整的分析结果,以便于企业进一步采取商业策略。 (二)项目简介 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关 系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的 知识挖掘,识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析 思路,以便得到多维度、多形式分析结果,将发现转换为可落地的业务决策,这些数据驱动的业务决策,包括客户体验、座席行为、产品改进、风 险监测等多个方面,帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升 业绩、降低风险等。 (三)关键技术 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词,是 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时 调用接口进行了分词,分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词,然后用中心词进行 词频的统计,对于目标样本,统计出高频中心词用来概括目标样本中主要 描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图,以便进行相应的功能操作、信息 推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性 判断,正向或者负向(如果能提供训练数据集,可以识别更多种类的情绪)。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识,用情绪进行搜索和统计 分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词 生成一个图,用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学 2023-07-20
高性能水泥基建筑材料的性能及失效机理研究
研究成果在润扬大桥、苏通大桥和南京地铁工程、青海地区电力工程和江苏省市政工程等国家重大工程中应用,申请发明专利13项,共发表论文222篇,其中有100篇被SCI或EI收录,该项目研究成果在近五年的推广应用中,共制备高性能砼1500多万方,工业替废渣取代水泥203万吨,节约标准煤19.88万吨,减少二氧化碳排放量142万吨,工程使用寿命延长产生的经济效益更为可观,预计总的社会效益累计超过13亿元。并于2006年获得江苏省科技进步一等奖。
东南大学 2021-04-10
建筑废弃物资源化再生利用技术
该成果将建筑废弃物再生利用于道路面层、基层、附属设施等各个方面,解决建筑垃圾污染问题, 降低筑路成本, 保护天然资源, 符合生态文明建设中的“绿色发展”、 “循环发展”、 “低碳发展”要求。 已在多项工程中应用, 具有明显的社会经济效益。
扬州大学 2021-04-14
图书馆信息共享与信息集群研究
本书首先分析目前存在的图书馆信息资源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一个打破现有的体制和形式, 按照不同的地域组成一个个更具竞争力的信息资源共享服务系统。这种将各种系统和区域的图书馆联合起来, 从而在更大范围内建立一个信息资源共享统一体, 业界称为图书馆信息集群。
江苏海洋大学 2021-05-06
冻结壁与井壁安全信息可视化技术
(1)根据冻结管的实际偏斜情况,任意计算和显示不同深度下冻结壁内部各点温度值,并在计算机屏幕上显示水平面和纵平面冻结壁温度场状况。(2)根据冻结管的偏斜,对冻结钻孔质量进行综合评价,其内容包括任意深度下相邻冻结管的最大间距、形成冻结壁的几何形状、冻结壁交圈时间、井筒开挖时间等。(3)冻结壁温度场的发展预测及特征分析。实时掌握冻结壁井帮温度、冻结壁最厚、最薄的方位、冻结壁平均厚度、冻结壁平均温度等参数,掌握冻结壁的力学特性,确定冻结壁的安全性。根据实际冻结状况,预测冻结壁的发展,指导确定各排冻结孔送冷形式,为冻结方案和凿井施工安排提供建设性意见。(4)根据井筒掘进速度,预测冻结壁井帮温度,合理地安排井筒掘进速度及段高,防止井筒早期开挖井帮的过大片帮和下部底层冻实,为井筒的安全施工提供较为全面的分析、处理,及时进行施工信息反馈,改进施工作业方式指导井筒施工。(5)方便地绘制任意深度下冻结孔偏斜平面图、地质柱状图及各测点和进回盐水温度随时间变化曲线。(6)基于 B/S 模式开发,操作简便、图文并茂、运行速度快,任意客户端均可进行温度场分析与数据共享。基于 Web 技术的冻结法凿井安全信息网络平台,包括“冻结温度实时监测子系统”、“冻结流量监控子系统”、“冻结站制冷机组设备开停机监控系统”、“网络信息平台主页”四大部分构成。
安徽理工大学 2021-04-11
数据库数据分析与深层信息挖掘技术
采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统(RoboMiner),主要用于对数据库中的进行数据分析,从中提取隐含的深层信息,为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具,其应用场合极为广泛,前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能:数据予处理,挖掘、结果表达与管理。
南开大学 2021-04-14
面向领域信息服务的智能交互技术
1 成果简介面向领域信息服务的智能交互技术与应用——通过对文本自然语言进行语义抽取,结合领域信息内容和服务特点,向公众提供智能的多回合交互式信息服务,适用于多种本地化生产生活信息查询,以及客户服务咨询。2 应用范围项目成果可广泛应用于网页、手机 WAP、手机短信、即时通讯软件等的后台,从前台接收用户给出的文本内容(关键词或自然语言),自动以合适的形式给出信息回馈。项目成果的应用,可使广大用户在任何时候、任何地方都能方便及时地获取精准的信息,同时又极大地减少后台支持的人力资源成本。项目成果的广泛应用,有利于推进信息数字化建设,随着更多信息服务的推广,逐渐扩大信息服务市场并形成智能信息服务产业,同时推动通讯相关技术和产业的发展。 广东省和大珠三角地区的信息产业、高端信息服务商将直接受益,与数字媒体网络行业相关的企业也可间接受益。3 效益分析每年节省信息服务行业的人力资源成本上亿元,提升信息增值产业的经济效益。促进信息流通,满足公众对信息获取的需求,提升信息获取的满意度。
清华大学 2021-04-13
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