隨著自來水廠自動化水平的不斷提高，數字化、信息化技術的應用，自來水廠控制系統的安全風險問題日益突出。要有效防范風險，首先應分析清楚自來水廠控制系統存在的安全風險。
中國目前已是世界第二大經濟體和制造業大國，但自主創新能力薄弱、先進裝備貿易逆差嚴重、高端裝備與智能裝備嚴重依賴進口，嚴重制約我國制造產業健康發展。國務院下發《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，將高端裝備制造業納入其中，全面開展智能制造技術研究將是發展高端裝備制造業的核心內容和促進我國從制造大國向制造強國轉變的必然。
本文從智慧電廠特點闡述開始，提出智慧電廠的整體設計架構及技術發展建議，通過一體化大數據管控平臺，實現智慧設備及控制層、智慧設備管理及診斷層、智慧運維及管理層、智慧經營及決策層之間的融合，實現發電過程的智能控制、智能安全、智能管理。
針對冷連軋過程控制模型系統目前存在的問題，以摩擦系數模型參數優化和平坦度控制參數優化為例，本文闡述了在完整、準確和可靠的工藝實時數據基礎上，將大數據的思路和方法應用于冷連軋過程控制優化的研究，有效提高了模型設定精度和平坦度控制精度。
近年來，很多人將共享單車作為短途代步工具，這些單車會階段性地聚集在人流密集的交通樞紐，共享單車立體車庫可將這些車輛收容，減少擁堵，但現階段的共享單車立體車庫車輛出入庫速度較慢，調度不當的話會造成用戶等待時間過長。現有的調度算法主要是為小型車立體車庫設計，不適合共享單車立體車庫。
潮汐車道對于緩解交通擁堵具有重要意義，目前受到廣泛關注。而傳統的潮汐車道控制技術在車道清空、切換過渡、區域關聯控制等關鍵階段未能深入挖掘，控制效果有待提升。
邊緣計算目前已經成為產業界和學術界的研究熱點，在靠近業務的網絡邊緣側部署計算處理能力能夠極大地滿足未來業務對低時延、大帶寬、高可靠的要求，極大的支持了未來車聯網、工業控制、智能制造、大視頻等業務。
邊緣計算越來越受到了來自IT和OT領域的企業的關注，本文旨在從制造本質—從源頭分析如何去推進其實現，以期獲得產業專家的批評指正。
作為直接推動機器學習蓬勃發展的關鍵核心技術， 深度學習已經迅速成為學術界與工業界關注的焦點。然而，由于深度學習模型的高精度需求往往會引發對計算資源的大量消耗，因此將一個深度學習模型部署到資源受限的移動設備面臨著的巨大的挑戰。
邊緣計算是智能制造的基石，靈活的軟件體系是支撐邊緣智能計算的核心。邊緣計算同時也是傳統工業由自動化向信息化與智能化發展的重要手段。
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