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混合专家模型推理优化技术综述

混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。

  • 2025-02-15
  • 阅读654

中服云工业物联网平台引入DeepSeek,全方位提升智能化能力

中服云工业物联网平台引入DeepSeek,全方位提升智能化能力

  • 2025-02-14
  • 阅读662

GPT-4.5马上发布,GPT-5要来了,所有人免费

【新智元导读】奥特曼回应一切,OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布,成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系,打造成一个全能系统。最令人兴奋的是,所有人皆可免费用上GPT-5。

  • 2025-02-14
  • 阅读537

全球人工智能投资报告—投资总额创纪录

全球人工智能投资报告—投资总额创纪录

  • 2025-02-12
  • 阅读494

频率切片图谱模型及其在轴承故障特征提取中的应用

复杂的电气设备在恶劣环境中会对轴承等关键零部件的健康造成重大威胁。微弱特征往往隐藏在诸多干扰之中,这给机械零部件的故障特征提取带来很大的困难。本文提出一种基于频率切片的图谱模型(Frequency Slice Graph Spectrum Model, FSGS Model),意在从提升的数据维度中搜寻契合轴承故障的特征信息。首先,以时频域中的频率切片组为图结构顶点,构造拉普拉斯矩阵。在保留时域特征的基础上,挖掘了故障特征在频谱中的联系。其次,建立了时频图傅里叶聚类。通过二叉树结构对聚类谱的阶数进行塔式分解并重构,提供了不同阶数组合。为了增加识别准确度,采用了谐波谱峭度(HSK)选择最优重构图谱带。通过构造仿真信号验证了该方法的可行性,并且应用于轴承内圈、外圈的故障诊断。与其它常用技术的比较验证了该方法的有效性。

  • 2025-02-12
  • 阅读640

电动机噪声:如何识别原因并实施解决方案

确定电动机噪声的来源通常比解决问题更具挑战性。然而,采用系统的调查方法可以缩小可能的原因,从而使问题更容易解决——有一个前提。如果噪声源自电动机设计本身(例如制造缺陷或异常),那么解决方案可能是不切实际或无法实现的。考虑到这一点,我们将回顾电动机噪声的主要来源——磁噪声、机械噪声和风噪声——以及它们的成因和减少或消除它们的方法。

  • 2025-02-12
  • 阅读513

振动谱分析入门:初学者必备技巧

过去,振动数据分析是技术专家的专属领域,但如今,工程师、维修规划人员、设施经理和管理人员都需要进行这一分析。这种转变的原因在于,随着对振动数据在机器可靠性管理中的依赖增加,加之来自远程传感器和基于云的监控系统的大量数据流使得数据采集变得更加便捷。

  • 2025-02-12
  • 阅读620

三相永磁同步电机定子故障的振动和电流数据集(韩国科学技术高级研究所)

1 摘要 2 参数表 3 数据价值 4 背景 5 数据描述 6 实验设计、材料与方法 ????6.1 第1节:实验台描述 ????6.2 第2节:故障模拟方法 7 数据读取与频谱分析 ? ? 7.1 导入包 ? ? 7.2 电流数据分析? ? 7.3 振动数据分析

  • 2025-02-12
  • 阅读1168
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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产品介绍

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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