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现代大型炼化企业动设备状态监测与故障诊断业务新模式的研究与实践!

状态监测与故障诊断技术对石化企业核心动力设备的安全运行至关重要。笔者详细分析了状态监测与故障诊断技术在石化行业应用现状,结合四川石化企业新体制新机制的管理要求,对症下药,首次提出了“四集监测”模式理论模型,在实践中探索出一系列有效举措,取得了满意效果。本文提到的理论方法对石化企业进一步优化动设备监控管理有较强的借鉴意义。

  • 2023-02-06
  • 阅读859

电力变压器状态监测【内含96页PPT】

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  • 2023-02-06
  • 阅读419

轧钢机状态监测与故障分析

目前,轧钢机的自动化程度已经达到了一个较高的水平,其结构复杂,而且实际运行过程具有高温、高压、高速等特点,一旦出现故障,就会产生链式反应,可能导致整个设备损坏,不仅造成巨大的经济损失,还有可能危及人身安全。

  • 2023-02-06
  • 阅读432

状态监测,提供预测性维护的数据基础

预测性维护是当前基于大数据、工业互联网、智能制造等热门概念领域的重要应用场景之一,很多时候都被用作诠释上述理念的典型例子。

  • 2023-02-06
  • 阅读422

基于改进YOLO_v4的安全帽佩戴检测算法_金雨芳

安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针,安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用,因此加强安全帽佩戴监管十分必要。

  • 2023-02-06
  • 阅读1037
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基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法_张锦

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进 YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。

  • 2023-02-06
  • 阅读1302
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2022国企数字化转型全面提质增效(上/下)两册

上册分析了中国企业数字化转型的多重动力后,通过对145家企业的问卷调研,定量地揭示了中国企业数字化转型的现状和挑战,提出了数字化转型的经典路线图,分享了15个数字化转型的案例,最后建议了国企数字化转型实际操作中的六个注意要点。

  • 2023-02-04
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我国高端制造业上市公司白皮书2022

日前,中国上市公司协会发布的《中国高端制造业上市公司白皮书2022》(以下简称《白皮书》)显示,截至2022年12月10日,我国A股制造业上市公司数量达到3313家,占A股全部的65.5%。其中,高端制造行业上市公司数量达到2121家,占制造业上市公司的65%,相比于2017年底的1250家增长了69.7%。

  • 2023-02-04
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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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传统消防与安防系统孤立,缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制,出现火警,才发现设备故障无法使用,错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步,无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录,维护记录无法有效追溯

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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