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AD转换技术的发展历程及其趋势

随着电子产业数字化程度的不断发展,逐渐形成了以数字系统为主体的格局。 A/D 转换器作为模拟和数字电路的接口,正受到日益广泛的关注。随着数字技术的飞速发展,人们对A/D 转换器的要求也越来越高,新型的模拟/数字转换技术不断涌现。本文主要介绍了当前几种常用的 A/D 转换技术:并通过对数字技术发展近况的分析,探讨了 A/D 转换技术未来的发展趋势。

  • 2023-08-09
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炼化企业主要监测诊断和主动维修手段总结!

在线与离线、远程与现场振动分析:采用时域、频域、时频域分析、全息谱技术、轴心轨迹趋势分析、PeakVue技术、声发射技术、神经网络状态预报技术等,可准确诊断、预报大机组、机泵等设备故障,并提出在线状态调控的措施建议。润滑油铁谱分析与清洁度分析:可分析机组磨粒尺寸、形貌、成因、部位等,准确判断机组状态及润滑油清洁度。

  • 2022-11-02
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智慧城市商业模式(定稿)

印度政府希望纺织业进行现代化转型,为此出台综合纺织园区计划,成立由联邦和地方政府、社会资本方、金融机构等参与的项目公司(SPV),建设综合纺织园区,为纺织企业提供优惠政策、厂房土地、公用设施、纺织工人培训、符合国际标准的检测实验室、后勤保障等等。SPV的收入来自于纺织企业付费和政府补贴,可视为可行性缺口补助( VGF )支付方式。

  • 2021-06-15
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造(Deepfake)是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况,介绍了相应检测技术的研究状况,并对相关文献进行归纳;然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件,给出了视频面部替换的基本流程和步骤,并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理;最后,从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比,分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频,对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁,本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析,希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
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真正的人工智能,需要理解本体论

现在的人工智能技术突破或许具有划时代意义,但即使是计算能力最强大、最先进的机器,也达不到人类智能的层级。人工智能具备测算能力,但它无法完全等同于人类的判断力。判断力是一种以符合伦理的承诺和负责任的行动为基础的冷静、深入的思考能力。我们的未来不可避免地与人工智能捆绑在一起,那么我们就需要思考人工智能是什么?如何理解其判断能力?人工智能未来将走向何方?

  • 2022-09-27
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污水厂设计的有关计算公式

污水厂设计的有关计算公式

  • 2021-07-06
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数字化和物联网:思科局域网间互联

随着“工业4.0”趋势的演进,数字化和物联网等技术正给工业生产带来深刻的变革。IT与OT的结合可为企业实现巨大价值提升,物联网把所有智能设备连接起,打破了信息孤岛界限,海量的数据收集经过分析后为企业提供宝贵的参考指引。

  • 2021-06-18
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“智慧城市”的发展和展望

预计2014年完工后,城市的社区、医院、公司和政府机构将实现全方位信息共享;数字技术深入住户房屋、街道和办公大楼,像一张无形的大网把城市支端末节连为一体。一把钥匙解决一切:需一张智能卡,居民就能轻松完成付款,查询医疗记录和开门等等一系列琐事,人们的生活将变得非常便利。

  • 2021-06-16
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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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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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