振动信号原始统计特征分为两类：时域统计特征、频域统计特征。 信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的，如表所示，分为有量纲参数和无量纲参数两种，其中1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。
让我们假设我们已经从某类旋转的机械设备中采集了一段噪声或振动信号，采集时我们使机械加速通过它的整个转速范围。我们将使用从一个4缸赛车发动机中采集的一小段噪声信号。图1中显示了这个信号的时域波形，你也可以通过下面链接去播放这个信号。
在做信号处理时，经常涉及到“泄漏”。那泄漏是什么，是什么原因造成了泄漏呢？在这将告诉您答案。
似乎每次做FFT都需要加窗函数，很少有不加窗函数的时候。那为什么要加窗函数，加窗有什么好处，又有什么坏处呢，凭什么目的来加函数呢？
对采集到的时域信号进行数字信号处理（DSP），得到它们的频域结果。那么，信号从时域变换到频域时有一些专门的DSP名词术语，并且这些名词术语之间有着重要的数学关系，您都清楚吗？
在驶向2030年的汽车行业竞速赛上，必将一路高潮迭起。无论对老牌国际巨头，还是国内新生力量而言，今后三年都至关重要。若能在这三年竞争中找准感觉、占据有利位置，则远大前程可期！若蹉跎了这三年宝贵时光，在智能电动汽车领域建树寥寥，则不忍言之事恐不远矣！
过去的2021年，房地产行业屡次登上热搜，在国内地产调控政策不断加码的背景下，从业者甚至已喊出“行业进入黑铁时代”的言论。然而不可否认的是，作为国民经济的支柱产业，房地产仍是推动城镇化率增长的中坚力量。地产转型，无异于大象转身，如今这个科技已广泛赋能众多行业的时代，相信地产科技将会是为数不多的可推动行业迸发新芽的良药。 沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春。 地产这艘航母，确实正缓慢而坚定地驶向科技绿洲。
疫情以来，美国经济恢复的主旋律是政府杠杆扩张，拉动消费恢复。从 2020 年特朗普总统主导的 2 万亿美元 CARES 法案和 4800 亿美元 PPPHCEA 法案，2020年底两党合作完成的 9000 亿美元法案，再到拜登总统领导民主党人在 2021 年推进的 1.9 万亿美元法案，疫情以来，美国政府以直接现金补贴、失业补贴、企业贷款等方式补贴企业和居民，支撑美国居民消费恢复。
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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