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如何判断轴承是否需要更换?

1、为了判断拆下的轴承能否重新使用,要着重检查其尺寸精度、旋转精度、内部游隙以及配合面、滚道面、保持架和密封圈等。

  • 2023-02-14
  • 阅读465

83页PPT城市大脑建设方案

83页PPT城市大脑建设方案

  • 2023-02-13
  • 阅读457

集团数据管控与数据治理解决方案

任何一个数据首先要确定的是谁来产生,谁来使用,谁来管理的责权利问题;其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程,最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。 也就是说,数据治理核心首先是建立数据治理管控体系,确定基于数据的责权利。

  • 2023-02-13
  • 阅读500

chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
  • 阅读691

业务中台方案

业务中台方案

  • 2023-02-13
  • 阅读548

自动化全流程智能控制技术的研究与应用2

导读:自动化全流程智能控制技术是以现场工艺实时数据库为核心,在钢铁产线自动化信息化保障体系的框架基础上,综合利用先进的全流程智能技术,主要包括冗余容错、虚拟测量、遗传算法和控制系统换头术、故障预警模型、故障自恢复功能、异地诊断和处理、网络监控技术等,实现了对设备状态的自诊断、故障自恢复、运行系统免维护等功能,从而最大限度地保证生产稳定运行。

  • 2023-02-12
  • 阅读731

郭朝晖:数字化技术机会、方法与价值体现

4月21日,优也信息科技有限公司首席科学家、教授级高工郭朝晖博士直播分享《数字化技术机会、方法与价值体现》,实用的技术或方法往往是简单的方法,数字化时代的技术也是这样。企业是否采用某项技术,关键往往不在技术难度,而在于技术经济性。在现实中,人们需要发现机会,才能发现技术经济性好的项目。本次讲座从技术经济性的角度,去理解工业互联网、工业软件、移动通信等技术的作用,帮助企业发现并抓住数字化时代的机会。

  • 2023-02-13
  • 阅读497

电力行业数字孪生技术应用白皮书2022

根据国家“双碳”自目标的推进,构建新型电力系统成为实现能源变革的必然趋势,成为电力行业的时代使命。本白皮书首先从产学研用多视角并结合电力行业的特性,分析阐述了数字孪生技术在电力行业应用价值;从数字感知、混合建模、高效仿真、可视化和虚实迭代等不同方面介绍了数字孪生的支撑技术:介绍了电力行业数字孪生技术的应用现状、电力数字孪生典型应用,梳理了当前电力行业数字孪生技术发展面临的共性问题与应用趋势并对下一步建设实施提出了策略与建议。最后,通过梳理数字孪生技术在电力行业的应用发展情况,分析数字孪生技术应用热点、行业动态和未来趋势,提出相关的标准化工作需求。

  • 2023-02-13
  • 阅读1550
  • 下载10
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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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工业级物理AI赋能高精密制造

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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