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题名基于自监督图神经网络的传感器数据监测
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作者
武琼
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机构
北京冉腾语云科技有限公司
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出处
《传感器世界》
2024年第3期32-37,共6页
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文摘
物联网环境监测是当今世界最为重要且核心的技术之一,而物联网感知世界的能力是通过传感器获得的,传感器数据预警是智能物联网的基础。文章利用端到端图神经网络技术,为传感器数据建立传感器知识图谱,在编码端,通过传感器属性注意力图神经网络和传感器关系注意力图神经网络,构建传感器属性图谱和传感器关系图谱;在解码端,用图卷积神经网络对传感器数据解码,通过余铉交叉损失函数对编码端与解码端数据训练。依据训练好的模型,以传感器属性分类作为下游任务,实时监测传感器数据。在真实数据下实验,以多种基线为目标,该方法均表现优良。
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关键词
自监督
图神经网络
图注意力
图卷积
物联网
传感器
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Keywords
self-supervised
GNN
GAT
GCN
IoT
sensor
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名重庆市某科技公司职业病危害现状
被引量：1
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作者
陈凤琼
曹磊
冉瑞红
邓华欣
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机构
重庆市疾病预防控制中心职业卫生与放射卫生所
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出处
《职业与健康》
CAS
2017年第16期2169-2172,共4页
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文摘
目的对重庆市某科技公司职业病危害进行调查,识别生产过程中产生的职业病危害因素,确定其危害程度,并对职业病危害现状进行分析。方法采用职业卫生现场调查、职业病危害因素检测检验方法进行定性和定量分析与评价。结果存在的主要职业病危害因素为噪声、高温、聚乙烯粉尘、γ射线和二氯甲烷,收卷工、配料工接触噪声8 h等效声级(LEX,8 h)超过国家标准要求,最大值为90.1 dB(A);高温湿球黑球温度(Wet bulb globe temperature index,WBGT指数)、聚乙烯粉尘浓度、γ射线检测结果符合国家标准要求;萃取工、回收装置操作工接触的二氯甲烷8 h时间加权平均浓度(CTWA)符合标准要求,萃取操作位、横向拉伸操作位二氯甲烷短时间浓度超标,达到2.7~4.9倍职业接触限值(Occupational exposure limits,OELs)。结论该公司职业病危害风险分类为严重,关键控制因素为噪声、二氯甲烷,职业病危害现状不容乐观,需采取工程技术措施,改善作业现状。
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关键词
科技公司
职业病危害
二氯甲烷
调查
现状
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Keywords
Scientific and technical corporation
Occupational hazards
Dichloromethane
Investigation
Present situation
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分类号
R134.2
[医药卫生—劳动卫生]
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