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图神经网络通俗介绍(GNN)

由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。

  • 2024-05-05
  • 阅读273

机械故障诊断干货|(电机、减速机、风机)振动传感器部署指南,附图详解!

机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南,附图详解!

  • 2024-05-05
  • 阅读391

风力发电机行星齿轮箱数据集及故障诊断

继上次推荐的航空发动机轴承数据集,今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集,该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集,该数据集有5种健康状态、8个转速,还考虑了不同安装效果,诊断起来更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文找不到数据啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读1013

航空发动机轴承数据集|写论文再也不用担心没数据集啦!

今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集,该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台,与航空发动机工况更接近,诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究航空发动机诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读580

PHM技术——基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

车轮是机车走行部的重要部件,不仅承受来自机车的绝大部分载荷,同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中,车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题;同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响,因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修,以消除安全隐患。

  • 2024-05-05
  • 阅读532

关键技术——基于GASF-CNN的高速列车转向架关键部件劣化状态识别研究

抗蛇行减振器作为高速动车组二系悬挂系统的关键零部件,对改善车辆运动稳定性、提高车辆系统的临界速度具有重要意义。抗蛇行减振器在高级修时需全部进行拆解维修或报废处理,若在高级修中的三、四级修时其性能尚能够满足实际使用要求,将其过早地拆解检修或者报废换新无疑增加了运用成本。

  • 2024-05-05
  • 阅读320

牛道安:高速铁路基础设施检测监测大数据分析技术研究与实践

截至2023年底,我国高速铁路营业里程已达4.5万km。伴随铁路路网规模扩大和成网运营,实现基础设施安全风险全面感知、设备状态准确评价、趋势变化精准预测,是确保铁路持续安全运营的重要技防手段。牛道安等结合新形势下高速铁路高质量发展和工电设备修程修制改革要求,在既有专业检测监测系统基础上,研究提出高速铁路基础设施检测监测体系框架,为推进实施基础设施精准维修和预防性状态修,以及提高维修效率、降低维修成本奠定了理论基础。

  • 2024-05-05
  • 阅读379

重大攻关——基于运行模态参数辨识的动车组异常振动在线监测技术

随着动车组速度提高,轮轨间动力作用不断加剧,当轮轨匹配关系不良或车体、转向架、车轮等部件磨耗、配合间隙超过运用限度时,容易造成动车组异常振动,引起旅客不舒适反应,甚至影响动车组运行安全。

  • 2024-05-05
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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