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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
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本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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人工智能（AI）就像创造它们的人一样，是光明与黑暗的交织。人工智能是具有强大力量和潜力的，它们可以帮助人类，也可以提升人类能力。今天，ChatGPT 和 Stable Diffusion 这样的生成式人工智能已经席卷了教育、创意产业和媒体领域，它们的产出更像是一种魔法。
我会分为三个部分来分享。第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。为什么我会提到 Copilot Agent，稍后我给大家讲解。
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI) 即将迎来全面爆发，各行各业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发，聚焦技术，阐述GenAI在企业落地时的关键考量点，提出了“选-育-用”方法论，覆盖了从模型和技术路线的选择，到如何培育适合企业的大模型，并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期，为企业规模化GenAI落地提供指导。
山不让尘，川不辞盈。2024 年是互联网进入中国的第 30 个年头，中国金融行业也走过了金融科技和数字化的 10 个年头。科技金融这篇大文章正方兴未艾，智能金融随着大模型日新月异发展突然按下了加速键。
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