industry 4.0 | BriefGPT - AI 论文速递

关键词industry 4.0

搜索结果 - 42

人工智能机器人中数字孪生系统的隐私攻击综述
通过整合人工智能 / 机器学习（AI / ML）和数字孪生（DT）技术，工业 4.0 见证了复杂机器人的崛起。本文调查了针对 AI 和 DT 模型启用机器人的隐私攻击。讨论了 ML 模型的渗透和数据泄露，以及从一阶模型（如基于物理的模型）中
PDF7 days ago
连续时间数字孪生与模拟记忆电阻神经常微分方程求解器
通过引入一个差分方程解为数字孪生体，本研究实现了捕捉连续时间动态并利用无限深度模型对复杂系统建模的能力，并通过模拟实验证明了其在速度和能效方面相对于传统数字方法的显著性能提升，从而加快了数字孪生体的发展速度，为工业 4.0 的需求提供了高效
PDF22 days ago
工业 4.0 中的人工智能：对工业系统集成挑战的综述
在工业 4.0 中，网络物理系统 (CPS) 产生大量数据，可以被人工智能 (AI) 用于预测维护和生产计划等应用。然而，尽管已经证明了 AI 的潜力，但其在制造业等领域的广泛应用仍受限。本文通过综合审查最近的文献、标准和报告，确定了一些关
PDFa month ago
DETECTA 2.0: 基于工业 4.0 技术支持的非侵入性方法研究，用于中小型企业的预测性和网络安全维护
DETECTA 2.0 是一个支持小型和中型企业预测性维护和网络安全战略的创新系统，结合了实时异常检测、高级分析和预测能力，通过半监督方法结合无监督异常检测和监督学习技术实现，借助数字孪生界面和先进的时间序列算法，能够提高机器利用率趋势的预
PDFa month ago
使用 AcME-AD 在工业流程中实现高效灵活的数据驱动异常检测可解释性
本文首次在工业环境中应用 AcME-AD，实验证明其作为工业环境下可信且可操作洞察力的有价值工具，通过提供模型无关且灵活的快速用户友好解释，以及基于特征的根本原因分析，为支持行动决策提供支持，为透明度不足、洞察力无法转化为可操作决策的挑战提
PDF2 months ago
工业与社会的元机器人：视觉、技术与机遇
Metarobotics 旨在通过下一代无线通信、多感官沉浸和集体智能相结合，提供全面、巡回和非侵入性地访问和与远程机器人应用进行交互。这篇论文描述了 Metarobotics 在社会、工业和中间层面的目标，识别和调查可能实现这些目标的技术
PDF3 months ago
朝向工业 4.0 的实施：基于方法论的面向客户生命周期的方法
制造企业在实施工业 4.0 时遇到许多困难，我们提供了一种方法论和一个系统以帮助中小制造企业的软件工程师在客户生命周期中引入工业 4.0 技术，并特别强调了语义描述和 3D 可视化的重要性。
PDF5 months ago
ExtruOnt：一种用于描述工业 4.0 系统中一种类型的制造机械的本体
本文介绍了建立一种描述制造机器的本体论（ExtruOnt）的开发工作，该本体论针对一种名为挤出机的制造机器进行描述。虽然本体论的范围仅限于具体领域，但它可以作为在工业 4.0 场景中描述制造机器的其他本体论开发的模型。ExtruOnt 本体
PDF5 months ago
智能制造中的统一工业大型知识模型框架
该研究论文介绍了大型语言模型（LLMs）的最新发展，探讨其在工业 4.0 和智能制造中的应用潜力，并提出了一个工业大型知识模型（ILKM）框架，强调其在智能制造行业的革命潜力。此外，从八个角度比较了 ILKMs 和 LLMs，并提出了 “6
PDF6 months ago
核能发电全生命周期智能化中基于有限样本的深度学习分析与应用
探索和应用有限样本可用性内的深度学习方法，不仅为可持续的、高效的先进能源开发提供了坚实的技术基础，同时也引入了一种新的观点。
PDF8 months ago
基于人工智能的数字孪生及其在网络安全中的应用综述
人工智能在提供各行业数字双胞胎版本的网络安全方面的作用以及与这些版本相关的风险进行了调查研究，从而为研究人员和其他对网络安全和数字安全感兴趣的人提供了一份路线图。
PDF8 months ago
现代自优化系统的基于集成模型的建模抽象
本文在我们的基于集成的组件模型 DEECo 中扩展了使用机器学习和优化启发式算法来建立和重新配置自主组件集合的能力。我们展示了如何在模型层次上捕捉这些概念，并举例说明这样的模型如何有益地应用于工业 4.0 环境中与访问控制相关的问题。我们认
PDF10 months ago
利用语义和机器学习扩展数据科学解决方案：博世案例
通过将语义技术和机器学习与云系统相结合，SemCloud 为非云计算专家提供了一个语义增强的云系统，它依靠领域本体和数据集成映射来实现数据处理和分析的分布式计算。
PDFa year ago
将领域专家为中心的本体设计集成到 CRISP-DM 中，用于网络物理生产系统
本文介绍了一种集成方法，旨在使数据科学家能够更快速、可靠地了解 CPPS，并将其结果应用于异常检测用例。
PDFa year ago
神经符号化增强去噪扩散概率模型在工业 4.0 实时异常检测中的应用
本文介绍了一种基于扩散模型的工业 4.0 实时异常预测方法，并采用神经符号方法将工业本体论集成到模型中，为智能制造添加形式化知识。最后，提出了一种简单而有效的方式来通过随机傅里叶特征将扩散模型压缩到一个嵌入式系统中，以直接集成到制造过程中。
PDFa year ago
工业环境异常检测中机器学习算法的比较研究：性能与环境影响
本研究旨在针对 “绿色 AI” 新兴话题，探讨如何在不损害环境的情况下，应对高性能机器学习模型的要求。通过对各种机器学习算法以及各种多层感知器（MLP）的配置进行仔细评估，并通过时间、CO2 排放和能耗等综合考虑来衡量这些模型的环境足迹，该
PDFa year ago
工业 4.0 中可扩展的概念抽取
本文研究并应用概念提取技术到工业 4.0 场景中，提出了一种新颖的计算概念重要性的过程，可以在工业中帮助理解卷积神经网络（CNNs）的预测过程，成功地从工业案例中提取出与每个任务相关的概念。
PDFa year ago
工业环境中部署强化学习的架构
本论文介绍了一个基于 OPC UA 的运营技术意识强化学习体系结构，扩展了标准的 RL 设置，将其与数字孪生的设置相结合，与此同时，定义了一个 OPC UA 信息模型，允许进行通用的即插即用式交换 RL agent。通过解决玩具示例，本文演
PDFa year ago
用于强化学习纳入工业应用的模块化测试平台
探索使用强化学习技术来提高制造业生产效率的潜力，以一个模型工厂为例，通过预设规则运输和组装货物，并将蓝色产品送到出口，绿色产品则运往存储。
PDFa year ago
工业应用中的预测维护和质量检查联邦学习
本研究对不同的联邦学习聚合方法进行了性能评估，并将它们与中心化和本地化训练方法进行了比较。研究结果表明，FL 的性能高度依赖于数据及其在客户端的分布。在某些场景下，FL 可以是传统中心化或本地化训练方法的有效替代方案。此外，我们介绍了一个来
PDFa year ago