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亞馬遜跨境電商小楊提供一種劃時(shí)代的測(cè)量解決方案服務(wù)。的測(cè)量解決方案服務(wù)提供系統(tǒng)具有：IoT中繼裝置，收集從分散配置在與制造現(xiàn)場(chǎng)對(duì)應(yīng)的場(chǎng)所內(nèi)的各工序中并測(cè)量成品生產(chǎn)工序和部件生產(chǎn)工序的質(zhì)量狀況的多個(gè)測(cè)量源發(fā)送的測(cè)量數(shù)據(jù)、和從多個(gè)測(cè)量源發(fā)送并包括在測(cè)量質(zhì)量狀況時(shí)成為影響因素的環(huán)境指標(biāo)和生產(chǎn)指標(biāo)的指標(biāo)數(shù)據(jù)；以及計(jì)算系統(tǒng)，所述計(jì)算系統(tǒng)包括：聚合處理單元，接收從IoT中繼裝置發(fā)送的測(cè)量數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)，并聚合處理到測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)以生成大數(shù)據(jù)；分析單元，將聚合到測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)作為大數(shù)據(jù)的測(cè)量數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)按彼此預(yù)先關(guān)聯(lián)的成品和部件的各批次，通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析處理，并進(jìn)行異常預(yù)測(cè)；以及顯示處理單元，對(duì)異常預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行顯示處理以發(fā)送到閱覽者使用終端。亞馬遜跨境電商小楊公開一種安?；顒?dòng)方案生成及動(dòng)態(tài)更新方法、裝置，所述方法包括：獲取歷史安保活動(dòng)方案，將每個(gè)歷史安?；顒?dòng)方案劃分成活動(dòng)基本信息、執(zhí)勤方案、應(yīng)急處置方案；分別提取每個(gè)樣本方案基本信息特征，并建立對(duì)應(yīng)的執(zhí)勤方案標(biāo)簽、應(yīng)急處置方案標(biāo)簽，建立安保活動(dòng)基本信息庫(kù)及對(duì)應(yīng)的執(zhí)勤方案庫(kù)、應(yīng)急處置方案庫(kù)；基于所述安?；顒?dòng)基本信息庫(kù)、執(zhí)勤方案庫(kù)、應(yīng)急處置方案庫(kù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集，通過所述訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將目標(biāo)活動(dòng)基本信息輸入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出執(zhí)勤方案和對(duì)應(yīng)的應(yīng)急處置方案。可根據(jù)歷史安報(bào)活動(dòng)方案擴(kuò)充樣本，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)生成和動(dòng)態(tài)更新安?；顒?dòng)方案。

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