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变频器电路维修与故障实例分析

本书根据变频器的实际电路测绘所得的电路图,结合作者十年来变频器的检修心得,给出电路原理 解析,检修思路和检修方法。对故障检测电路的解密式精彩阐述,独门检修方法的首次披露,对疑难故障检修进程的生动推演,成为本书的三大魅力亮点。 本书适合作为广大电工及从事电气自动化工程、电力电子、电气传动专业的技术工程人员和设计人员的工具书和参考书。

  • 2021-12-30
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1FN3直线电机

本操作说明是电机的操作说明,提供从电机收货到废弃物处理等一系列相关信息。 ● 使用电机前请务必阅读本操作说明。 以确保电机安全、正常运行,并延长电机的使用寿命。 本操作说明是相关西门子选型手册的配套文档。 西门子会不断努力改善本操作说明内容的质量。 ● 如果您发现任何错误或有任何改进建议,请联系西门子服务中心。 ● 请始终遵守操作说明中的安全说明。

  • 2021-12-30
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基于互联网背景下智能制造车间生产过程实时跟踪系统研究

基于互联网背景下智能制造车间生产过程实时跟踪系统研究

  • 2021-11-30
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以CPS为核心的工业互联网安全风险及监管控制

数字与传统基建深度融合,工业互联网成为新基建的重要战场,新基建产生新业态、新发展,也必将衍 生出不同于传统环境的风险,因此工业互联网在发展“新基建”的同时必须警惕新风险的降临,预防与控制工业互联网 风险愈发重要。 工业互联网以信息物理融合系统(Cyber physical systems,简称 CPS)为关键技术,论文梳理以 CPS 为核 心的工业互联网安全风险特征,提出“新基建”建设背景下工业互联网应持续加强 CPS 标准体系建设,推进政府与社 会多方主体协同共治,建设数据要素预警库,加强风险监测、数据治理与应急管理。

  • 2021-04-21
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一家工业互联网公司的中国式开荒

用互联网思维来做工业,把研发、设计、生产、仓储、市场的整链拆解成若干个闭合的小链,每个小链都可单独外包。这种思路,就像乐高一样,每个零件都可拆取,拼装回去就是一个成品。孙伟杰将这种模式称之为“链条式可截断式服务”,本质上是智力和资源的共享。

  • 2021-04-20
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不同大气强迫数据集对流域地表温度模拟的影响

为探讨不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响,基于不同大气强迫数据集(CMFD, GSWP,CRU -NCEP)和通用陆面模式 CLM 5.0,对黄河流域上中游冬、夏季地表温度的多驱动输出模拟结果 进行对比分析。 结果表明:① CLM5.0 模式对地表温度具有良好的模拟性能;② 3 种强迫数据集中,CMFD 数 据集驱动模式得到的夏季地表温度结果最好,偏差为 0.54 ℃,均方根误差为 0.63 ℃,相关系数为 0.95;③ GSWP 数据集驱动模式得到的冬季地表温度结果最好,偏差为 0.87 ℃,均方根误差为 1.24 ℃,相关系数为 0.95。 因此,不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响较大,在后续预测未来气候和水文过程时 有必要选择最优大气强迫数据集驱动陆面模式。

  • 2021-06-21
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3D乐谱理论建构及应用研究

乐谱是音乐文化中的知觉表象,对世界各地不同历史时期、不同类别的音乐作品,高维乐谱均可对其音乐构成的基本元素简约化设置,凸显直观提示效果,提升联觉认知效率。通过交互设计,其视听效果可同步展现,从而升级音乐创作和欣赏的交互体验。高维乐谱中的最简形式——3D乐谱,携带了足够的数据和启示,即能给研究者和表演者以个性鲜明的三维图形形态呈现出来的某一乐曲的基本形态,方便记忆和保持动机核心特征以及音乐的创作与发展,又能呈现出立体的可视化音乐形象。具体建设按照乐谱功能分为三个部分:一是将已有乐谱进行3D呈现并实现人机共识;二是利用3D乐谱对多声部复杂的音乐作品进行分析与研究;三是在3D乐谱理论基础上创设新作曲理论。

  • 2021-04-26
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高管IT背景与企业创新_来自烙印理论的解释

随着数字经济的迅猛发展,IT背景高管已成为经理人市场中的紧缺型人才。以烙印理论为基础,利用2007 ~ 2017年我国沪深A股上市公司的经验数据,考察高管IT背景对企业创新的影响,结果发现:高管IT背景对企业创新具有显著的正向影响,这种正向影响在国有企业与民营企业中不存在显著差异。进一步研究发现,高管IT背景对企业创新的正向影响在信息技术投入较少、管理者风险偏好较低的企业中更显著,在信息不对称程度较低的企业与信息不对称程度较高的企业中不存在显著差 异,说明高管IT背景可以通过提高信息技术投资和管理者风险偏好促进企业创新,但不能通过缓解信息不对称促进企业创新。研究结论在理论上拓展了企业创新的影响因素研究,在实践上为政府推动创新经济发展、企业提高核心竞争力、高管培育竞争性特质提供了重要的启示。

  • 2021-04-25
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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