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工业大数据与知识图谱
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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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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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