在轴承故障信号中既包含轴承转动声音，又包含场景中的其他噪声信息。如何聚焦轴承转动的时域特征和频域特征，降低场景噪声的干扰，是我们需要解决的问题。
准确预测电池老化对于缓解电池使用过程中的性能下降至关重要。虽然汽车行业认识到利用现场数据进行电池性能评估和优化的重要性，但其实际实施面临着数据收集方面的挑战，并且缺乏基于现场数据的预测方法。为了解决这个问题，我们从 60 辆运行了 4 年以上的电动汽车中收集现场数据，并开发了一种基于统计特征的稳健数据驱动方法，用于锂离子电池老化预测。所提出的预处理方法集成了数据清洗、转换和重建。此外，我们还引入了多级筛选技术，以从历史使用行为中提取统计特征。利用机器学习，我们准确预测老化轨迹和最差寿命的电池，同时量化预测不确定性。本研究强调基于现场数据的电池健康管理框架，这不仅为船上健康监测和预测提供了重要基础，也为电池第二寿命评估场景铺平了道路。
上篇文章中，给大家分享了一个使用 Dify+RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例，过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节，比如：HTTP 请求的数据存在哪里？ IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify？以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源（IoT, CMMS, MES, ERP）的智能查询。
本文提出一种频率偏差与电压刚度约束下的多直流馈入受端电网优化调度方法。具体实现思路是利用一次调频模型建立频率稳定约束，避免直流闭锁造成的频率失稳风险，利用电压刚度建立电压稳定约束，避免机组开机方式与直流运行方式不匹配带来的电压稳定问题，并以交流系统运行成本最小化和尽可能满足直流系统期望功率为目标，建立优化模型求解。在一个改进的IEEE 39节点系统中仿真。结果表明，利用所提的多直流馈入受端电网优化调度方法，可以有效地通过调整各个时刻直流功率和开机方式，达到交流系统与直流系统运行方式相匹配的目的，保障多直流馈入受端电网的安全稳定运行。
本文考虑了网内常规机组对系统短路容量的贡献，能够准确反映不同常规机组开机组合对系统安全稳定特性的影响。基于系统短路容量分析及安全稳定分析结果，提出了一种断面极限功率解析计算方法，并通过西北某电网实际算例分析，验证了所提方法的有效性和准确性。
人工智能深蕴于计算机科学、脑科学、类脑科学、认知科学控制论等基础科学之中，直接表现为机器学习、计算机视觉,自然语言处理、智能语音、知识图谱、大模型、智能体、群体智能、具身智能等技术形态，外化为人形机器人、数字人、智能终端、智能运载工具、智能软件等产品形态 人工智能通过类脑计算增强脑力劳动的新能级，通过“机器换人”培育体力劳动的新动能，带动农业、工业和服务业中的脑力劳动与体力劳动的第四次变革，形成新兴的人工智能产业
生成一份会议通知，主题为'年度工作总结与计划部署’，参会人员包括公司各部门负责人，会议时间为下周三上午 9 点，地点为公司大会议室。通知内容需涵盖会议议程、参会要求以及会前准备事项语言简洁明了，格式规范，符合正式通知的公文格式要求。”
打破原有独立烟囱式的系统建设方式，通过AICITY数字平台实现消防子系统、视频安防子系统、报警子系统、信息发布子系统和电梯、车辆管理等子系统物联设备的统一接入、统一调度。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士
2025年，全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻，地缘政治格局风云变幻，正在重构全球商业生态。在中国，高质量发展与创新并重，为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革，我们以“重塑”为内核引领增长，通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域，构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中，我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐，并驱动数字化创新。
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