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DeepSeek大模型及其企业

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。

  • 2025-03-07
  • 阅读317
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化工行业常用数据

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  • 2025-03-06
  • 阅读364

化工工艺仪表流程图(PID)基础知识

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  • 2025-03-06
  • 阅读378

DeepSeek大模型赋能高校教学和科研

大模型是人工智能领域的重要研究方向,其强大的语言理解和生成能力使得它在自然语言处理机器翻译、智能客服等领域有着广泛的应用。大模型的训练需要大量的数据和计算资源,同时也需要先进的技术和算法支持。随着技术的不断发展,大模型的应用场景也在不断扩展,未来将会更加广泛地应用于高校教学和科研的各个领域。

  • 2025-03-04
  • 阅读188
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设备预测性维护:“数据驱动+数字孪生”,终形成“监测-分析-预测-决策-反馈”的设备智能化闭环管理

数字孪生技术是通过将物理实体、系统或过程在数字空间中创建精确的虚拟模型,使其在虚拟环境中实时反映和模拟物理对象的状态、行为和性能。这一技术依托物联网(IoT)、大数据、云计算和人工智能等前沿技术,通过传感器和数据采集手段,持续监控物理实体的运行情况,将收集到的数据输入数字模型中,使其不断更新、优化。数字孪生不仅能帮助企业实时了解设备或系统的运行状态,还能预测未来的运行趋势,进行性能优化,甚至在虚拟空间中测试不同的操作方案,降低风险和成本。这一技术被广泛应用于制造业、城市规划、能源管理、医疗、航空航天等领域,推动了从产品设计、生产制造到运营维护的全流程数字化转型,为智能化决策和自主系统管理奠定了坚实基础。

  • 2025-03-03
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整机丨一文了解航空发动机所有知识点

2016年,中国航发商发被确认为 C919 国产发动机供应商;2017 年长江 1000A核心机完成组装;2018年5月,第一次点火启动成功,核心转速达到设计要求,这是长江1000A研制第一个重大突破。 目前,长江系列发动机仍然在研究过程中。相较与成熟的西方航空发动机巨头,目前我国在民用航空涡扇发动机方面还处于空白状态,差距明显,但随着中国航发商发以及CJ1000A的出现,我国将拥有挑战世界最大航空发动机市场,发展国产大飞机及航空发动机产业的重要机遇。

  • 2025-03-03
  • 阅读452

强度丨北航:航空发动机整机动力学模型建立与振动特性分析

本文针对航空发动机的转子/整机动力学问题,使用两自由度动力学模型对转、静子的振动耦合机理进行了解释,指出传统转子动力学模型将导致最大67%的计算误差,因此需要采用整机动力学模型对发 动机的振动特性进行求解。进一步明确了整机动力学有限元模型的简化原则和模型功用,针对转、静子的 典型结构论述了详细的建模方法。采用整机三维模型对双转子涡扇发动机的固有振动特性进行了计算和评估,结果表明,慢车至最大转速区间内只存在一阶高压转子平动振型,转子系统总应变能不超过20%,共 振裕度大于20%,满足航空发动机的转子动力学设计要求。

  • 2025-03-04
  • 阅读535

航空发动机故障诊断|深度子域对抗网络DSAN让故障诊断更精准

航空发动机被誉为飞机的“心脏”,而高速轴承则是其关键“关节”。一旦轴承故障,轻则影响飞行性能,重则酿成重大事故。然而,传统诊断方法在复杂工况下表现乏力,如何实现精准诊断?南京航空航天大学团队提出深度子域对抗网络(DSAN),为航空安全加装“智能保险9”!DSAN具体来说,为每个子域构建一个单类诊断模型,并带有源域监督信息,以提取故障诊断规则。通过计算目标域数据到各个诊断规则的距离,采用自监督方法生成伪标注,并通过局部最大均值差异实现目标域和源域之间的子域对齐,实现诊断规则的传递。

  • 2025-03-04
  • 阅读479
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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。

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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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