9、1概述 1、布线系统包括以下六大部分: (1)、建筑群主干子系统 (2)、管理子系统 (3)、垂直主干子系统 (4)、设备子系统 (5)、水平主干子系统 (6)、工作区子系统 2、主要介绍以下常用布线系统 (1) AVAYA SYSTIMAX结构化布线系统 (2) AMP NETCONNECT结构化布线系统 (3) MOLEX结构化布线系统 (4)IBDN结构化布线系统介绍

第7章综合布线工程的验收 本章主要内容 一、布线工程验收的主要内容 二、环境检查和器材检查 三、设备安装检验、缆线的敷设和保护方式检验 四、缆线终接和工程电气测试 五、竣工文档的主要内容

5.1微型计算机的基本组成 5.2软盘与软盘驱动器 5.3硬盘驱动器 5.4光盘与光盘驱动器 5.5网络的使用与维护 5.6微机系统的设置与测试 5.7微机系统的日常维护

网桥( Bridge)也称桥接器,是连接两个局域网的存储转发设备,用它可以完成具 有相同或相似体系结构网络系统的连接。一般情况下,被连接的网络系统都具有相同的 逻辑链路控制规程(LLC),但媒体访问控制协议(MC)可以不同 网桥是数据链路层的连接设备,准确地说它工作在MAC子层上。网桥在两个局域网 的数据链路层(DDL)间接帧传送信息。 网桥是为各种局域网存储转发数据而设计的,它对末端节点用户是透明的,末端节 点在其报文通过网桥时,并不知道网桥的存在 网桥可以将相同或不相同的局域网连在一起,组成一个扩展的局域网络

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

上一章讨论的局域网是单个的同种协议网,即网络中每台机器对应层所用协议相同,通信 是在同一个网络内不同主机之间进行的。而所谓“网络互连”,就是采用各种网络互连设备将 同一类型的网络或不同类型的网络相互连接起来,形成所谓“internet“(互连网络),使一个 网络上的主机能与另一网络上的主机相互通信。因特网(Internet)是世界上最大的 internet 此外,为了保证网络的传输性能、可靠性及安全性,一般要求一个网络所管理的范围不要 太大,这就要求把一个大的网络分解成若干个较小的子网,通过网络互连技术,形成所谓的 Intranet(内部互连网),以便隔离故障,提高安全保密性,方便网络管理

上一章讨论的局域网是单个的同种协议网,即网络中每台机器对应层所用协议相同,通信 是在同一个网络内不同主机之间进行的。而所谓“网络互连”,就是采用各种网络互连设备将 同一类型的网络或不同类型的网络相互连接起来,形成所谓“ internet“(互连网络),使一个 网络上的主机能与另一网络上的主机相互通信。因特网( Internet)是世界上最大的 internet 此外,为了保证网络的传输性能、可靠性及安全性,一般要求一个网络所管理的范围不要 太大,这就要求把一个大的网络分解成若干个较小的子网,通过网络互连技术,形成所谓的 Intranet(内部互连网),以便隔离故障,提高安全保密性,方便网络管理

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果

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