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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438
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化工行业常用数据

化工行业常用数据

  • 2025-03-06
  • 阅读563

化工工艺仪表流程图(PID)基础知识

化工工艺仪表流程图(PID)基础知识

  • 2025-03-06
  • 阅读572

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317
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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
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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814

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703
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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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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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