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动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
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2025DeepSeek大模型赋能政府数字化转型报告

大模型通常指的是大规模的人工智能模型,是一种基于深度学习技术,具有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理和生成多种类型数据的人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在:

  • 2025-04-01
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西门子:成长型企业数字化转型白皮书

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  • 2023-06-15
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智慧图书馆知识服务延伸情境建构研究

智能建筑是随着人类对建筑内外信息交换、安全性、舒适性、便利性和节能性的要求产生的。智能建筑及节能行业强调用户体验,具有内生发展动力。建筑智能化提高客户工作效率,提升建筑适用性,降低使用成本,已经成为发展趋势。显示,2012年我国新建建筑中智能建筑的比例仅为26%左右,远低于美国的70%、日本的60%,市场拓展空间巨大。

  • 2022-03-16
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云桌面解决方案

在经济快速发展的今天,桌面云已经成为中国网络信息化办公快速发展中最需要改革的重中之重。大量的IT信息化建设、机房、办公用机等等均需要庞大的资金投入,而在政府、企业、学校、医疗等领域中,经费经常捉襟见肘,导入信息化的速度因为预算而大大变慢,无法再跟上办公的需求。

  • 2021-10-25
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数据中心-动力环境监控系统-技术方案

机房动力和环境监控系统是对分布的精密机房及通信局(站)内的电源,空调,油机,蓄电池,高低压配电等多种设备和环境的各种参数,图像,声音等进行遥测,并对设备进行集中监控,集中维护和集中管理,是现代化机房管理手段和技术的具体体现.

  • 2021-09-08
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ARM架构及框架揭秘

在全球的计算产业中,ARM计算机正作为逆袭者,快速崛起。近期,ARM计算生态捷报频传。苹果发布了全新一代的acbook Air,与以往最大不同的是此次苹果放弃了使用多年同的 Intel 处理器,而使用了基于ARM 架构的M1处理器。

  • 2021-03-25
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Gartner 2021 年数据和分析领域十大趋势

一些组织使用严重依赖大量历史数据的传统分析技术,新冠疫情袭来时,这些组织意识到了一件重要的事情:许多这些数据模型不再适用。实际上,新冠疫情改变了一切,导致许多数据毫无用处。 反过来,高瞻远瞩的数据团队和分析团队顺势而变:之前采用依赖“大”数据的传统AI技术,现在改而采用一类需要较少量但更多样化的“小”数据的分析技术。

  • 2021-02-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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