王者荣耀原创英雄农药还行不行了？技能的名字都是照搬的，就没有原创的东西吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-08-09 11:00 标签： 王者农药
本文转自GE创想志。你可能趁着五一假期去“看了看世界”，然后打了个飞的回来继续上班；你可能常常这么飞来飞去。但是，你一定不知道，这个载着你的大家伙身上起码有着几百万个零件，仅核心部件发动机就由上万个零件组成。这些零件与飞机安全飞行休戚相关，然而一直以来，零件维护的方式往往是通过实时运行数据或定期检查，人工判断是否需要维修。显然，这样的“马后炮”的方式已经不能让日趋壮大的航空业满意，人们需要更高效的方式。现在，GE中国研发中心的新部门：航空大数据分析和数字化解决方案部门正在与东航合作，试图通过大数据，让飞机进行“远程体检”，从而预测飞机的发动机在何时需要维修。在发动机形形色色的零件中，涡轮叶片是最重要、同时也是修理费用最为昂贵的零件之一。在发动机运行时，涡轮叶片将承受800摄氏度以上的高温以及高压气流的考验；同时，叶片接触到空气中的污染物时会发生化学反应，并逐渐被腐蚀，让许多航空公司深受困扰。这次，GE的工程师们就选择了涡轮叶片进行实验。他们首先需要做的，是掌握发动机的历史运行“大数据”。然而，这却并不容易。大数据最重要的来源是400多台GE制造、在东航服役的CFM56发动机的维修报告，其中包括零部件更换清单等各类信息。报告总数大约有600份，每份维修报告的长度有200多页，更麻烦的是，由修理厂编制的维修报告都是纸质的，东航提供的是这些报告扫描后的PDF文档。而且，这些尘封已久的报告还存在着数据质量差、相互冲突等问题，需要进行人工校验后才能使用。GE航空大数据分析和数字化解决方案部门的发动机专家、建模高手、软件工程师们不得不先承担起将维修报告重要数据录入电脑的任务。为此，工程师们还开发了一个小工具，可以识别PDF并转换成文字。去年10月，也就是合作项目正式启动的半年后，每个发动机与叶片损伤相关联的700多个参数终于收集到位。在建模之前，GE的发动机专家们首先确定了叶片损伤程度的重要影响因素：空气污染程度（颗粒物数量）、发动机排气温度以及飞机起飞时的推力。他们很快使用这些参数建立了一个分析模型，研究发动机的涡轮叶片正在以一种怎样的速度遭受损伤，以及这一零部件何时会在高温高压的折磨下彻底报废。去年年底，这套分析模型小试牛刀。技术团队根据2013年前的数据，预测了多台东航现役发动机目前的叶片损伤程度，而东航也对它们进行了实物检查。两者对比的结果是，预测的准确率达到了80%以上。有了这套分析模型，GE可以告诉航空公司每一台发动机应该何时检查叶片损伤，定制化的检查、修理将替代以往的“一刀切”。不仅如此，基于预测模型的分析结果，航空公司可以有效调整航线安排，降低维护成本。比如由于经常执飞污染程度较高地区的航线，某架飞机配置的发动机叶片损伤程度会更高，GE将根据模型数据及时提出建议，让它改飞低污染地区。现在，GE的团队正在对现有分析模型的准确性进一步验证，同时开发新一代的远程诊断平台，融入趋势性分析程序。这样，对于涡轮叶片损伤的实时分析就能通过平台快速传输给航空公司，为飞机零部件维修提供更“靠谱”的建议。P.S.如果您认为这篇文章不错，请分享至朋友圈。分享知识，传递快乐 :) 原创干货 清华大数据系列讲座回复“应用创新”，看：大数据分析数据为王和机器智能的时代基于大数据的视频广告应用创新金融大数据的法律实践回复“技术前沿”，看：大数据技术前沿的十个问题数据驱动下的数字视频广告创新大数据人工智能回复“RONG一”，看：新闻传播大数据系列报告回复“RONG二”，看：医疗健康大数据系列报告线上分享 清华大数据产业联合会系列群聊主群会员群理事专家群应用群技术群EMBA群医疗健康群深圳群北美群长三角群申请加入群聊步骤：1. 回复“报名”取得清华大数据产业联合会会员报名表2. 添加小数点ID: decimal_point并注明“加群”，每个申请人可最多进入两个微信群3. 若无特别申请，小数点根据申请人填写的报名信息安排入群清华@数据派 ID:Datapi清华大数据产业联合会的微信公众平台，旨在传播数据科学理念，分享数据运营心得，扩展数据应用空间，捕捉数据产业商机。定期发布线下活动预告，独家发布讲座素材，清华大数据产业联合会活动报名唯一渠道。寻求合作请联系微信号@小数点（ID: decimal_point）数据派(datapi)　
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