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城市燃气数字化运营实践V1.0

数字业务:模糊数字和现实世界的界限,打造新的业务设计,数字业务:模糊数字和现实世界的界限,打造新的业务设计

  • 2022-10-14
  • 阅读981
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金卡物联网智能燃气系统方案

通过采用稳定可靠的移动(移动、联通、电信)无线网络平台能够实现燃气表端数据直接传送到后台管理服务中心, 实现远程阀门控制、 用气状态监控、 阶梯气价实时调整以及数据分析,异常报警等功能。结合手机 APP软件可以完成远程充值、实时互动等功能,为燃气公司的燃气运营数据预测提供了可靠的数据依据。

  • 2022-10-14
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英特尔&联想:中国消费电子制造数字化转型白皮书2023

近年来,随着消费电子产品市场需求持续增长,促进了我国消费电子行业快速发展。但是2022年随着全球通胀、疫情等因素的影响,消费电子行业现状不容乐观。中国作为全球重要的消费电子制造和创新基地,个性化需求和泛智能终端的蓬勃发展,推动着制造商不断优化生产效率、提升柔性化生产能力。对于企业来说,在研产供销服等环节的智能化升级已然成为发展的必经之路。

  • 2023-03-01
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艾瑞咨询:2022年端边云协同的AI视觉产业研究报告

AI视觉产业背景: AI视觉又称计算机视觉,得益于深度学习技术的快速发展,已于安防、金融、制 造、零售等多领域实现规模化商用。2022年,AI视觉相关投融资热潮全面复苏,通用技术、工业与 零售赛道热度高企,持续受到资本青睐。2021年我国AI视觉产品的市场规模占整个人工智能行业的 49.6%,达到990亿元。从资本热度、市场规模、场景泛用、带动作用来说,AI视觉已成为AI产业 发展的主战场,未来增量动力依然强劲。

  • 2023-03-01
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TT变换结合计算阶比跟踪的滚动轴承时变微弱故障特征提取

为解决变转速工况滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出了时时(time-time,TT)变换结合计算阶比跟踪(computed order tracking,COT)的滚动轴承时变微弱故障特征提取方法。首先对变转速状态的轴承微弱故障信号进行时时变换,得到反映故障信号二维时时特征的TT变换矩阵。为消除TT变换矩阵的冗余性,提出了基于峭度准则的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法对TT变换矩阵降噪。然后对降噪后的TT变换矩阵实施TT反变换,获取滚动轴承时变故障特征增强信号。最后对增强信号进行COT分析得到其包络阶比谱,从而提取滚动轴承的故障特征阶次。对仿真信号和实验测试信号进行分析验证,均实现了滚动轴承变转速工况故障类型的精确识别,分析效果优于包络阶比谱方法,证明了该方法的有效性。

  • 2023-03-01
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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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基于MATLAB的变速故障信号仿真代码

基于MATLAB的变速故障信号仿真代码 前言 一、仿真的方程 二、仿真效果图 三、完整代码下载

  • 2023-03-01
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20160718-中泰证券-ST雪莱-002076.SZ-无人机的稀缺标的,进一步加码新能源汽车和充电桩

20160718-中泰证券- ST雪莱-002076.SZ-无人机的稀缺标的,进一步加码新能源汽车和充电桩,20160718-中泰证券- ST雪莱-002076.SZ-无人机的稀缺标的,进一步加码新能源汽车和充电桩

  • 2022-10-31
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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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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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