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远程智能抄表系统简介

这一名称来源于蜜蜂的 八字舞,由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动翅膀的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息,也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的 通信网络。

  • 2024-11-06
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设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术(上)

本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中,机器设备大部分时间处于正常运行状态,故障发生的时间极为短暂,导致故障数据稀缺,数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展,复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象,给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面,系统分析当前不平衡数据分类的主要方法,并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。

  • 2024-11-06
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基于单侧对齐策略下的类别缺失鲁棒域自适应故障诊断

在本文中,我们证明了当目标训练数据集中存在缺失类别时,直接应用对抗域自适应技术会导致性能下降。为了克服这个问题,我们利用源域的类间关系提出了单侧对齐,这是一种简单而有效的训练策略。我们在故障诊断任务上的实验展示了所提出的领域自适应方法在工业应用中的潜力,其中缺失类别的问题对所应用的方法施加了显着的限制。发展所提出的模型在样本缺失情况下的性能是未来的发展方向之一。

  • 2024-11-06
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轴承损伤形式及应对策略(一)|剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂

在大数据驱动和深度学习赋能的今天,针对旋转机械故障诊断的研究层出不穷。但目前绝大部分研究聚焦的是故障特征提取、深度学习算法开发与改进。作为机械行业学习/从业者,我们似乎在计算机技术快速发展的今天逐渐遗忘了基础知识的研究:轴承到底有哪些损伤形式(试验台人为缺口、激光点蚀与真实损伤形式差距有多大)、各类损伤产生的原因是什么、工程实际的损伤具体表现形式是什么,在研究轴承故障诊断今生的同时,轴承故障的前世不应被我们逐渐忘记,该系列将和大家分享和交流轴承损伤形式及应对策略,由于作者水平有限,文章的介绍难免有误,欢迎交流讨论! 分享的轴承损伤基础知识将按以下内容进行展开,损伤特征信号及诊断方法将在后续进行介绍: 第一期:轴承滚动痕迹/磨损路径、轴承的剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂 第二期:轴承的裂纹、保持架的损伤、压痕、点蚀、磨损、微动磨损 第三期:轴承的伪布氏压痕、蠕变、咬粘、电蚀、锈蚀、安装伤痕、变色

  • 2024-11-06
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智能金融:AI 驱动的金融变革

计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列,而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。

  • 2025-04-03
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李健, 张钧, 韩新阳, 等. 新型电力系统形态量化推演方法的总体框架与功能设计

新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引,需要落实在典型场景,以满足典型场景中的功能需求为目的。为此,需要充分发挥驱动力推动作用,实现新型电力系统形态科学发展,其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。

  • 2025-04-03
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城市智慧能源平台方案设计

智慧能源系统是一种将信息技术、自动化 技术、电力电子技术等融合在一起的智能电网,其主要由 智能发电、智能输电、智能配电和智能用电四个部分组成。 2.功能特点:智慧能源系统具有自愈能力、高效运作、用 户参与和环境友好等特点。其中,自愈能力指的是能够自 动检测故障并进行快速修复;高效运作则包括提高能效、 降低损耗等方面;用户参与则是通过智能家居、电动汽车 等途径让用户参与到能源系统的运行中来;环境友好是指 采用清洁能源和节能技术以减少对环境的影响。

  • 2026-01-08
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医疗供应链精细化管理(SPD)行业现状与发展趋势蓝皮书

全球范围内SPD管理模式已有数十年发展历史。SPD管理模式作为一种现代化医院院内供应链管理模式,在供应链管理理论和信息技术的支持下逐渐发展完善。SPD管理模式不仅能够解决传统医疗供应链业务的痛点,还能服务产业链上下游,全方位赋能市场、金融等板块,实现多方共赢。

  • 2026-05-06
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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