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三冲量汽包水位控制原理及应用教程

锅炉汽包水位是锅炉生产过程的主要工艺指标,同时也是保证锅炉安全运行的主要条件之一。汽包水位过高,使汽产生带液现象,不仅降低慈汽的产量和质量,而且还会使过热器结垢,或使汽轮机叶片损坏;当汽包水位过低时,轻则影响水汽平衡,重则烧干锅炉,严重时会导致锅炉爆炸事故的发生

  • 2024-07-17
  • 阅读924

普通机床如何改造成数控机床

针对大多数企业,具有数量众多和较长使用寿命的普通机床,其加工精度较低、不能批量生产,自动化程度不高,自适应性差,但考虑投资成本,产业的连续性,又不能马上被淘汰,购买新的数控机床是提高产品质量和效率的重要途径,但是成本高,许多企业在短时间内无法实现,这严重阻碍企业设备更新的步伐。企业要在激烈的市场竞争中获得生存、求得发展,就必须在最短的时间内以优异的质量、低廉的成本,制造出合乎市场需要的、性能合适的产品。为此改造现有旧机床、配备与之相适应的数控系统,把普通机床改装成数控机床,不失为一条投资少、提升产品质量及生产效率的捷径,是当前许多企业对现有设备更新换代的首选办法,也是提高机床数控化率的一条有效途径。

  • 2024-07-17
  • 阅读1039

5G智慧工地解决方案(115页 PPT)

现有智慧工地产品以BIM及IOT为核心打造,难以满足建筑行业日新月异的发展及管理需要。 ? 基于目前智慧工地发展水平,建筑企业提出了“全时段安全管理 ”及“全周期质量监测 ”的新愿景。 ? 针对建筑企业的新需求进行细化,总结为实时化,可视化,多元化,智慧化,便捷化

  • 2024-07-17
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预测与健康管理系统-传感器及其感知原理

“垃圾进,垃圾出”这句话对我们许多人来说并不陌生。换句话说,当输入数据的质量较差时,无法避免地会得到低质量的输出。预测与健康管理(PHM)技术可以通过四个连续步骤来发展:(i)数据采集,(ii)特征提取,(iii)诊断与预测,以及(iv)健康管理。如果数据采集这第一步设计不当,那么无论剩下的三个步骤多么合理,PHM技术的最终结果都将不可靠。因此,如果PHM技术从数据采集开始就存在问题,用户很容易识别并放弃使用。因此,数据感知是电子产品实施PHM技术的第一步,也是最关键的步骤。

  • 2024-07-17
  • 阅读346

李德毅院士:认知的形式化

摘要 人类认知的整个活动,就是如何解释、解决人类在生存和繁衍过程中所遇到的现实问题。通过分析古今中外著名的认知案例,概括人类认知的4种基本模式为记忆驱动的经验模式(OOA)、知识驱动的推理模式(OODA)、联想驱动的创造模式(OOCA)以及假说驱动的发现模式(OOHA),用这4个相对独立的认知模式来完成认知的形式化,OOA和OOCA两个模式是由下而上思维,从物理空间转向认知空间;OODA和OOHA两个模式是由上而下思维,从认知空间转向物理空间。4个模式发生的频度不同,相互之间的转换带有不确定性,共同构成了趋于统一的无尽认知。认知的形式化为构建可交互、会学习和自成长的新一代人工智能系统架构奠定了基础。 关键词:认知形式化;认知螺旋;迭代;多元认知;认知模式;自成长

  • 2024-07-17
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【BT】基于深度神经网络和遗传算法的生物质灰污泥堆肥建模与优化

本研究探讨了使用深度级联前馈神经网络(DCFNN)对脱水污泥和生物质粉煤灰(BFA)共堆肥中的线性和非线性混沌关系进行建模。将模型结果与RSM、前馈神经网络和反馈神经网络以及级联前馈神经网络进行了比较。DCFNN对所有实验设计中的所有数据集都产生了MAPE值小于1%的预测结果,只有一个数据集的MAPE值为1.99%。此外,通过遗传算法(GA)对决策变量进行了优化。从优化结果中获得的期望水平在少数设计中为100%,在所有其他设计中均高于95%。结果表明,DCFINN是模拟堆肥过程参数的可靠和一致的工具,GA也是确定输入参数在实验装置中会产生哪些输出的令人满意的工具。

  • 2024-07-17
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500页-芯片战争:世界最关键技术的争夺战

今天的电脑和智能手机都运行在含有数十亿个微型晶体管的芯片上,这些微型电子开关可以用“开”或“关”来表达信息。因此,它们比美国军方的埃尼阿克(ENIAC)计算机的能力要高得多。埃尼阿克是1945年最先进的计算机,仅包含18000个“开关”

  • 2024-07-16
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5星酒店IBMS智能化管理系统设计方案(75页 WORD)

“IBMS智能化管理系统”集中控制的目的,是通过建立集中控制平台,将暖通空调、给排水、变配电监视、火灾报警、视频监控、防盗报警、门禁管理、电子巡更、公共照明、夜景照明、电梯监视、客流统计、停车管理、信息发布、背景音乐、能耗计量等各智能设备系统的控制管理集成在一个管理界面上,从而实现“降低人工成本”、“保证运行品质”、“降低运行能耗”的目标。集成平台设计应满足以下原则:

  • 2024-07-16
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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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