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工业大数据与知识图谱电子书

n 从“人机物互联”到“人机物融合” n 从“数据资产”到“知识资产”  n 从“机器计算”到“机器学习” 

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纸质售价:¥104.30购买纸书

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作       者:王坚,戴毅茹,凌卫青

出  版  社:清华大学出版社有限公司

出版时间:2023-09-01

字       数:14.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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工业大数据分析与知识图谱作为人工智能领域的核心技术,已经成为当前学术研究和工程应用的焦,受到越来越多的关注。本书从技术和实践的角度,为读者阐述工业大数据分析和知识图谱的核心技术及其实践应用。 本书内容分为三篇。第一篇以物联网数据为基础,围绕工业大数据技术的“虚实融合”的CPS核心内容,展数据治理、数据分析、数据平台的相关阐述,揭示数据驱动的生产系统优化模式; 第二篇以人(社会网)机(互联网)物(物联网)数据为基础,围绕人工智能先技术即知识图谱,探讨知识发现、知识图谱构建、知识服务、工业智能制造及知识服务平台等核心关键技术,为企业向智能制造的转型升级提供知识驱动的智慧共享的创新模式; 第三篇基于前两篇的关键技术创新,展重行业、重领域的典型场景应用,围绕钢铁、民用航空、电气等国民经济支柱行业,聚焦节能潜力分析、设备健康管理及预测性维护、知识组织管理等重领域,展应用实践工作。 本书可以作为计算机科学、电子与信息工程、控制科学与工程等学科的教学与科研用书,以及企业技术人员的参考书。<br/>【推荐语】<br/>n 从“人机物互联”到“人机物融合” n 从“数据资产”到“知识资产”  n 从“机器计算”到“机器学习” <br/>
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内容简介

前言

第一篇 工业大数据:使机器更“聪明”

第1章 工业大数据概述

第2章 工业大数据体系架构及技术布局

第3章 工业大数据治理

第4章 工业大数据分析技术

第二篇 知识图谱:使机器更“有学识”

第5章 知识图谱概述

第6章 知识图谱体系架构及技术布局

第7章 数据驱动的知识发现

第8章 知识图谱建模

第9章 知识推理

第10章 知识服务

第三篇 应用实践

第11章 工业大数据典型案例

第12章 工业知识图谱典型案例

参考文献

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