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主流工业以太网介绍和比较(EtherCAT、EtherNet/IP、ProfiNet、Modbus-TCP、Powerlink)

EtherCAT是一个以以太网为基础的开放架构的现场总线系统,EterCAT名称中的CAT为Control Automation Technology(控制自动化技术)首字母的缩写。最初由德国倍福自动化有限公司(Beckhoff AutomationGmbH)研发。EtherCAT为系统的实时性能和拓扑的灵活性树立了新的标准,同时,它还符合甚至降低了现场总线的使用成本。EtherCAT的特点还包括高精度设备同步,可选线缆冗余,和功能性安全协议(SIL3)。

  • 2025-05-20
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【精品】数据分析云平台使用说明书(高校最全版本)

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-09
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手机摄像头的分类,技术指标及工作原理

手机的数码相机功能指的是手机是否可以通过内置或是外接的数码相机进行拍摄静态图片或短片拍摄,作为手机的一项新的附加功能,手机的数码相机功能得到了迅速的发展, 手机摄像头分为内置与外置,内置摄像头是指摄像头在手机内部,更方便。外置手机通过数据线或者手机下部接口与数码相机相连,来完成数码相机的一切拍摄功能。

  • 2024-03-11
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GB50086-2015岩土锚杆与喷射混凝土支护工程技术规范

本规范共分14章和15个附录,主要技术内容包括:总则、术语、工程勘察与调查、预应力锚杆、低预应力锚杆与非预应力锚杆、喷射混凝土、隧道与地下工程锚喷支护、边坡锚固、基坑锚固、基础与混凝土坝的锚固、抗浮结构锚固、试验、工程监测与维护、工程质量检验与验收等。

  • 2021-08-12
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基于CIM平台的智慧地产体验式营销解决方案

智慧地产体验式营销是将BIM、VR、IoT等信息技术引入到房地产营销中,利用这些信息化技术的可视化功能、参数化功能,以全新的沟通的方式,让用户在沉浸式的体验中,接受地产企业和项目传递的信息。班联数城CIM技术,通过与楼盘场景相融合,解决房地产营销“两张皮”、助力地产企业实现智慧营销。

  • 2021-07-19
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大数据背景下的高校就业信息管理系统构建_况茜

以准确分析高校就业信息为目的,构建大数据背景下的高校就业信息管理系统。利用MDD方法通过项目确认、需求分析、设计规划、系统构建开发系统,利用公共信息服务模块将就业公共信息服务提供给用户,利用求职招聘模块实现高校、毕业生与用人单位之间的交互,利用决策树算法挖掘高校就业信息中隐藏的规律,向用户提供相应服务,并利用双重熵均值优化决策树算法解决过度拟合问题,就业指导与创业教育模块向高校就业指导与创业教育提供网络辅助技术。应用测试结果显示该系统开发过程具有较高成熟度,就业信息分析结果误差小。

  • 2021-06-21
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Oracle经典教程

Oracle是基于对象的关系型数据库,Oracle也是用表的形式对数据存储和管理,并且在Oracle的操作中添加了一些面向对象的思想。Oracle数据库是Oracle(中文名称叫甲骨文)公司的核心产品,Oracle数据库是一个适合于大中型企业的数据库管理系统。在所有的数据库管理系统中(比如:微软的SQLServer,IBM的DB2等),Oracle的主要用户涉及面非常广,包括:银行、电信、移动通信、航空、保险、金融、电子商务和跨国公司等

  • 2021-06-17
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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行(Levy)算法对标准粒子群优化(PSO)算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题;其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程;然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证;最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

  • 2021-04-21
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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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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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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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