AI离工程机械有多远

日前,Kensho发布了一则"用AI取代金融分析师"的口号,引发了华尔街的巨震. Kensho,是一群哈佛、麻省理工的数学家和硅谷极客共同创立的大数据智能分析处理引擎.人们可以向这个引擎提问,比如"iPhone6发布后哪些股票会涨",他就会在一秒钟之内给出精确的答案,而且准确率非常高. 这个引擎太具有杀伤力了,因为70%以上的股票分析师将会因它而失业.甚至连高盛也对此项技术大惊失色,联合Google共同入股Kensho,布局人工智能金融领域.     

2017年DCCCM代理商公益培训第一站圆满落幕

2017年4月25-26日,由中国工程机械工业协会代理商工作委员会(简称DCCCM)主办,代理商工作委员会培训专业委员会主任单位——浙江立洋机械有限公司协办的"2017年DCCCM代理商公益培训"第一站在春意盎然的美丽杭州圆满落幕.中国工程机械工业协会代理商工作委员会常务副会长兼秘书长冯桂英、执行秘书长杨志芳、2017年代理商工作委员会轮值会长曹卫国等协会领导,和来自全国各地的工程机械代理商60多人参加了此次培训活动.     

基于变分模态分解和深度门控网络的径流预测

为提高水库中长期入库径流预测精度,提出变分模态分解、相空间重构和深度门控网络相结合的径流组合预测模型。首先对历史径流数据进行变分模态分解,产生多个模态分量;接着将分解得到的模态分量重构到高维特征空间,形成深度学习的输入;然后利用深度门控网络获取历史径流详细特征并进行预测;最后累加各模态分量的预测值完成重构。以白山水库为例,将所建模型分别与单一预测模型和其他组合预测模型进行对比分析。结果表明：所建模型能有效分解非平稳性的径流序列,充分学习内嵌的水文规律,预测误差最小,且在整个测试集上分布更为合理,拟合优度检验值最高。研究结果可为水库水资源规划管理提供技术依据。     

德纳中国:对的时间,对的产品

“我们的战略是与中国需求接轨,我们能够在对的时间提供对的产品.‘中国制造2025’给我们带来了新的机遇.”年初新上任的德纳中国总裁华安东对中国高端零配件市场充满了期待. 作为世界领先的传动、密封和热管理技术供应商,2015年德纳全球销售额约为61亿美元.在中国,德纳深耕中国市场已经25年.德纳服务的中国客户超过了100家,除了众多知名的汽车企业,在工程机械领域也合作广泛,包括三一重工、徐工、厦工、中联重科等企业.此外,2007年德纳就已经在无锡建立了德纳中国技术中心,进行本地化研发,服务与中国和亚太地区的客户.     

"建设机械"bauma China2004结硕果

2004年11月19日,bauma China2004展览会在上海圆满闭幕。陕西建设机械股份有限公司(简称:建设机械、英文缩写:SCMC)对此次展览会做了充分积极的准备,并取得了丰硕成果。展会期间,SCMC和意大利DEAL公司就合作制造中国杭州湾大桥架桥设备以及SCMC和德国ABG公司在2005年进一步扩大合作范围举行签字仪式,成为本次     

排水系统中有毒有害、易燃易爆气体的监测分析

介绍城市排水系统中的管道及闸井等部位容易积聚对人体有害的气体,稍有不慎易造成人员伤亡事故.因此在日常的运行管理中,应加强监测,作业时应采取一定的措施.     

鼎盛天工出口业务再结硕果——120台工程机械主机出口非洲

2007年8月10日,鼎盛天工在天津的新厂房举办了120台工程机械设备(包含100台平地机和其他20台压路机等设备)出口非洲的新闻发布会。至此,2007年1-7月该公司已经实现对非洲出口工程机械主机产品逾百台,出口创汇500多万美元。这是公司继2005年成功出口南美140台平地机之后结出的又一硕果。     

用臭氧冰延长水产品保鲜期的试验

文章采用臭氧冰对对虾和罗非鱼保鲜效果进行了探讨试验,结果表明,使用臭氧含量为5mg/kg的臭氧冰对对虾和罗非鱼保鲜时,试验组的菌落总数比对照组减少91%以上,并降低了挥发性盐基氮的产生,可延长产品的保鲜期3~5d.臭氧冰具有显著的杀菌和抑菌作用,是一种水产品新的保鲜方法.     

关于矿井大型提升机液压制动系统的几点探讨

淮南矿区张集煤矿是年产４００万ｔ特大型矿井,主井提升高度６０１ｍ,装备一台ＪＫＭＤ５－７×４多绳摩擦轮落地式提升机,４０ｔ双箕斗提升,驱动电机功率为２×３０００ｋＷ,采用交—交变频供电的同步机拖动。液压制动系统选用ＡＢＢ公司设备,共有２４付盘形制动器,３台液压站（２用１备）,具有恒减速和恒力矩两种安全制动方式。随着一次提升量的加大和科技的进步,围绕液压制动系统选型和参数确定,某些原则问题有进一步研究的必要,以适应形势发展,特提出探讨。１　关于安全制动减速度的确定我国目前大型提升装置一般采用多绳摩…     

考虑CEEMDAN样本熵和SVR的短期风速预测

为降低由于风速信号的非线性和非平稳性带来的风速预测难度,提高短期风速预测的准确性,提出一种考虑样本熵的组合分解模式和支持向量回归（SVR）相结合的预测模型。首先采用自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）方法分解风速历史数据,并计算各模态分量的样本熵;然后采用变分模态分解（VMD）方法对样本熵最大的模态分量进行二次分解,充分削弱风速分量的非平稳性;接着对分解得到所有模态分量分别建立SVR预测模型;最后将各分量的预测值求和完成最终风速预测。实例分析表明,所提模型对比其他模型的预测误差最小,预测精度最高,可有效预测短期风速。