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发动机剩余使用寿命预测(3)

在上一篇总结中,我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段,最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型,尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测,对比一下与LSTM谁的性能更优一些。

  • 2025-01-13
  • 阅读473

发动机剩余使用寿命预测(4)

在上一篇总结中我们使用XGBoost算法预测了发动机的剩余使用寿命,结果差强人意。今天,我们继续学习一种新的算法:随机森林(Random Forest)。

  • 2025-01-13
  • 阅读429

发动机剩余使用寿命预测(5)

和XGBoost一样,LightGBM是一种基于梯度提升决策树的算法。它们都是通过迭代地训练一系列弱学习器,来组合成一个强地学习器,每一棵树都试图纠正前面所有树地累积误差。主要区别如下:

  • 2025-01-25
  • 阅读1026

振动分析与振动监测

振动分析是一种通过观察系统振动特征的变化,发现异常并监控变化的过程。任何运动物体的振动特征都由振幅、强度和频率的变化来描述。这些振动特征可以与物理现象相关联,从而通过振动数据了解设备的运行状态。

  • 2025-01-13
  • 阅读240

设备状态监测那些事

在现代工业生产与运维管理中,设备状态监测扮演着举足轻重的角色。它如同一双无形的眼睛,时刻注视着设备的运行状况,确保生产线的顺畅与设备的安全。

  • 2025-01-25
  • 阅读1104

反应堆关键设备健康监测与故障诊断技术研究进展

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  • 2025-01-25
  • 阅读1029

往复压缩机机系统振动测量评价(国家标准)

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  • 2025-01-13
  • 阅读253

振动分析指南

维护的主要目标很简单:提升设备性能并增加利润。为了实现这些目标,团队必须专注于提高资产的可靠性和可用性,从而减少停机时间。其中最有效的方法之一就是监测机器状态。状态监测可以帮助我们评估每一项资产,提供关于其运行行为和当前状态的重要信息。最常用且高效的监测技术就是振动分析。它常用于识别旋转设备的早期磨损迹象,并预测可能的故障。通过持续监测振动水平,工程师可以察觉设备是否开始出现故障的迹象。这使得他们可以在故障发生前采取行动,从而防止昂贵的停机和损坏。

  • 2025-01-13
  • 阅读217
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

  • 阅读120
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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