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机械加工设备危险有害因素

本标准规定了机械加工设备危险与有害因素的分类方法和范围。 本标准适用于金属切削机床、锻压设备、铸造设备、焊接设备、起重设备。

  • 2023-03-02
  • 阅读1858

加工中心电主轴复合-转子-轴承-系统动态特性研究

 与化工、冶金等流程工业对于数据传输实时性的高速电主轴具有结构紧凑、振动小、噪声低、响应快等优点。作为机床的核心功能部件,其动态性能的好坏直接关系到机床的加工精度和可靠性。电主轴与数控机床联机装配后,动态特性随安装边界的影响而发生变化。如果要获得与机床联机后的电主轴系统的动态特性参数,就必须对联机后的电主轴进行模态试验,由此带来的问题是: 实验操作不方便甚至无法进行( 无法完成激励和关键部位的信号采集) 。

  • 2023-03-01
  • 阅读1849

智能汽车产业链全景图(2023年1月版)

智能汽车产业链全景图(2023年1月版)

  • 2023-02-27
  • 阅读478

2022中国智造观察报告

近年来,随着5G、AI等新一代信息技术与制造业的深度融合,中国制造业从高速增长转入高质量发展,应用范围向生产制造的核心环节不断延伸,有力支撑了制造业数字化、网络化、智能化转型升级,助力制造向“智造”转变,同时,中国制造品牌也借助抖音等新媒体平台实现品牌价值的传播和社会价值的传递。 针对中国“智造”产业的发展和格局变化,巨量算数着眼行业发展特征、用户变化及未来趋势,发布《2022中国智造观察报告》(,旨在从各方视角扫描市场,突出中国智造的成就,让用户切身感受“了不起”的中国智造。

  • 2023-02-27
  • 阅读415

2023年电力市场报告

全球电力需求在2020年经历小幅下降之后,已连续两年恢复增长。2022年全球电力需求同比增长约2%,与新冠疫情爆发前5年(2015—2019年)平均增长率(2.4%)基本持平,明显低于2021年增长率(6%),其原因在于:尽管新冠疫情态势趋于稳定,全球经济复苏导致能源需求增加,但俄乌冲突引发全球能源危机,天然气和煤炭等能源产品价格飙升,电价也随之大幅上涨,抑制了大多数地区的电力需求增长。

  • 2023-02-27
  • 阅读590

什么是NLP(自然语言处理)

NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读339

多层感知机(MLP)简介

多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,

  • 2023-02-27
  • 阅读408

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读384
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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

  • 阅读615
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升,而预测精度提升相对滞后,预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈,成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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