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(阶次分析、阶比追踪)故障诊断之基于振动信号的阶比谱分析

前言 一、阶次分析是什么 二、阶次分析的基本原理 三、基于加拿大渥太华数据进行分析 1.数据下载链接: 2.数据说明 四、变速的故障信号仿真模拟 五、MATLAB代码分析: 六、相关代码 参考文献

  • 2023-03-01
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毕马威:《初探元宇宙》报告,从科幻畅想到产业风口

目前针对元宇宙还没有公认的定义,从业界针对元宇宙的诸多讨论来看,元宇宙是由包括区块链、AI、交互传感技术等集成类技术赋能的一个实时在线网络,是数字和物理世界相互作用下形成的有机生态体系,对生活、工作、商业、经济带来深远影响 。

  • 2022-03-29
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氧化沟计算设计

氧化沟计算设计

  • 2022-03-17
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数据仓库架构的变迁-简丽荣

作为人工智能决策领域领军企业,萨摩耶云致力于通过利用前沿的人工智能技术,开发综合智能决策系统,帮助各行业实现高质量智能升级。

  • 2022-02-11
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沈阳三生制药SFE平台建设提案V6

沈阳三生制药SFE平台建设提案V6

  • 2021-12-28
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数字化工厂规划方案(87页 PPT)

生产车间通过自动化改造、引进先进生产线等方式实现了机器换人,然而没有实现人际互联、制造执行系统没有跟ERP计划系统联动,企业需要通过设备数据采集呈现到MES系统,实现数字化车间,做到计划、执行全程透明化、可追溯。 实现人、机、料、法、环、质量全面管理

  • 2025-01-13
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智慧城市时空信息云平台项目设计书

智慧城市时空信息云平台项目设计书-智慧城市建设是一个渐进式的过程,建设时间有些城市可能需要两三年,而有些城市则需要10年甚至更久。智慧城市建设过程中既可以全面推进,也可以重点突破。目前国内已经提出建设智慧城市的城市中,有的是创新推进智慧城市建设,提出了智慧深圳、智慧南京、智慧佛山等;更多的是围绕各自城市发展的战略需要,选择相应的突破重点,提出了数字南昌、健康重庆、生态沈阳等,从而实现智慧城市建设和城市既定发展战略目标的有机统一。

  • 2021-04-24
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中石油数字化转型的框架方案

中国石油天然气集团有限公司党组书记、董事长戴厚良撰文《中国石油:以数字化转型驱动油气产业高质量发展》。 文中提到,当前,数字经济正开启一次重大的时代转型,工业技术与信息技术的深度融合创新生产组织方式和运行方式,引发产业变革和传统产业转型升级,新产业、新业态和新模式不断涌现。油气行业作为传统工业产业,面对能源革命和能源转型加快推进的新形势新趋势,必须有效利用云计算、物联网、5G、大数据、人工智能等为代表的数字技术,驱动业务模式重构、管理模式变革、商业模式创新与核心能力提升,实现产业的转型升级和价值增长。同时,油气企业只有对其业务进行系统性、彻底的重新定义,包括组织、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义,数字化转型才能成功。

  • 2021-04-30
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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