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面向5G的极化码译码器的设计与实现

面向5G的极化码译码器的设计与实现路径等

  • 2022-03-03
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西门子直流调速器6RA23中文说明书

本操作手册包含关于使用4.00版软件的变流器的操作方式方面的信息。尽管本手册基本上也适用于所有以往的软件版本,但在一些特定的情况下,本手册中一些专用的参数代码和故障代码的定义是以往软件版本中所没有的,或与他们不同。 本手册并未覆盖所有的设备的细节和型号或每一种能考虑到的关于设备安装、使用、维护的情况。

  • 2021-12-30
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【2019】中国物联网产业全景图谱报告

【2019】中国物联网产业全景图谱报告

  • 2021-06-22
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基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法_杨海波

亮度闪烁会造成多焦点图像特征缺失,产生视觉失真效果。为此,提出基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法,修复多焦点图像亮度闪烁问题。根据亮度闪烁离散数学模型展现出的空间域上亮度变化连续性特征,利用位置块估计模型参数。在此基础上,利用亮度闪烁在空间中呈现的连续性特点,检测多焦点图像序列中的运动区域,分别采用基于前向多帧参考、基于运动矢量的闪烁修复算法修复图像静止区域和运动区域,共同实现多焦点图像缺失特征填补。实验结果表明:该算法可有效修复图像亮度闪烁,填补图像的缺失特征,营造良好的视觉效果;该算法可显著改善多焦点图像序列的亮度均值和标准差波动幅度,增强平滑性,且具备较快运行速度。

  • 2021-04-20
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轴承润滑的11种方式,能知道一半的都是高手!

轴承的润滑是为了使轴承能够正常地运转,避免滚道与滚动体表面的直接接触,减少轴承内部的摩擦和磨损,延长轴承的使用寿命,增强轴承的性能,同时也能防止因异物侵入轴承内部而导致生锈和腐蚀。

  • 2022-12-21
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基于物联网技术的电力系统地下沟管环境监测系统应用研究

为保障地下电缆沟环境的安全与可靠性,文中对管道的远程环境监控技术进行了研究。详细分析了低功耗广域物联网 NB-IoT 技术与局域物联网 ZigBee/Lora/BLE 技术在地下电缆沟复杂环境远程监测时的可行性。然后基于系统工程的理论进行需求分析,设计了一套地下窄带物联网络用于电力系统地下沟管环境的监测。经过实际部署测试,该网络的性能参数可达到上行速率 220kbps,下行速率 230 kbps,传输误码率<10e-4,可以满足采集数据传输的可靠性及速率要求。此 外,该系统可以通过数据采集,实现动态评估关键硬件设备在不同工作模式下的工作寿命,以保证电网的稳定运行,为未来城市综合管廊的建设提供了参考。

  • 2021-04-21
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中石油专家分享最新加氢裂化技术发展现状及展望

加氢裂化是近年来重质原料油加工领域发展最快的技术,在催化剂、工艺以及设备等方面都有较大进步,其中以渣油固定床加氢裂化应用最为广泛。沸腾床加氢裂化技术较为成熟,反应条件苛刻,投资较高,但由于加氢深度不够,产品只能作为下游装置的原料。悬浮床加氢裂化可处理高硫、高残炭、高金属含量等难加工原料,具有广阔的应用前景,但投资较高,百万吨级以上的大规模的工业化应用还有待突破。

  • 2021-04-16
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互联网医院研究分析报告

随着国家对分级诊疗的进一步落地实施,并且对医疗资源分配不均的情况进行优化,互联网医院在近几年得到了大力发展;在2020年新冠疫情的影响下,互联网医院更是迎来了新的机遇与挑战。本报告将结合实际案例,对国内互联网医院的发展现状及未来趋势进行分析,深度剖析在目前国内医疗环境及相关政策指导下,互联网医院的建设成果、运营模式及对医院/医生、患者、药企等关联方的影响。

  • 2021-04-16
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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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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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