对采集到的时域信号进行数字信号处理（DSP），得到它们的频域结果。那么，信号从时域变换到频域时有一些专门的DSP名词术语，并且这些名词术语之间有着重要的数学关系，您都清楚吗？
智能制造发展的五个阶段
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
今天分享的主题是实时数据湖在字节跳动的实践，将围绕下面四点展开： 对实时数据湖的解读 在落地实时数据湖的过程中遇到的一些挑战和应对方式 结合场景介绍实时数据湖在字节内部的一些实践案例 数据湖发展的一些规划
巡检制在我国是二十世纪六十年代大庆的管理经验，它是根据预先设定的检查部位和主要内容，按照一定的路线和规定的时间进行粗略的巡视检查，以消除运转中的缺陷和隐患为目的，适用于分散布置的设备。
点检是车间设备管理的一项基本制度，它要求按规定的周期、标准和方法对设备进行预防性检查，取得准确的设备状态情报，制定有效的维修对策。
设备点检管理就是利用人的感官和简单的仪表工具或精密检测设备和仪器按照预先制订的技术标准，定人、定点、定量、定标、定路线、定周期、定方法、定检查记录，施行全过程对运行设备进行动态检查。它是一种及时掌握设备运行状态，指导设备状态检修的一种严肃的科学管理方法。
设备完好标准是衡量设备质量的唯一依据，也是企业设备管理的基本依据。本文将为大家分享设备的五大完好设备标准！
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
本文所提谐波协同注入策略能够有效抑制子模块的电容电压波动，同时仅产生幅值很小的高阶谐波分量，对MMG其他的运行特性影响很小。 2)本文所提策略的谐波协同注入的参数是定值，当工况发生变化时不需要重新计算谐波注入参数，适用于功率变化频繁的场景。
大数据是指无法在容许的时间内用常规的软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，大数据规模的标准是持续变化的，当前泛指单一数据集的大小在十几TB和PB之间。
提高IT资源整体使用率（4-5倍） 提高IT资源供应效率（100倍），提高开发测试效率 自服务模式，故障无害化技术，极大减少运维成本（80%） 软硬一体融合设备，降低数据中心软硬件投资70%以上 集成PaaS能力，提供差异化竞争能力
企业如何定义“信息化”、“数字化”其实没有明确定论，部分头部企业直到 2022 年末甚至 2023 年才能够清晰定义本企业的“信息化”、“数字化”的内涵;
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