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面向多场景学习的高速EMU牵引电机故障诊断的SFCDA模型

针对高速动车组的在多场景学习下面临的计算效率低,场景适应能力不足的问题,如:单源域和单目标域(1S1T)。单源域和多目标域(1SmT)。小和不平衡(S&I)故障诊断。构建了一种基于稀疏滤波的交叉域自适应轴承故障诊断模型,有效地提高了高速牵引电机轴承故障诊断模型的泛化能力。

  • 2024-09-12
  • 阅读354

湿式静电除尘器技术方案

本技术方案提出的是最低限度的要求,并没有对一切技术细节作出规定,也未充分引述有关标准及规范的条文。承包方应保证提供符合本技术协议、规范和有关最新工业标准的产品,并满足国家有关安全、消防、环保、劳动卫生等强制性标准的要求,安全设施配置符合《中华人民共和国电力行业标准 DL / T 1123-2009》的要求

  • 2023-12-07
  • 阅读354

柔性制造白皮书

专用机器设计正在让位于更柔性的概念,其基本模块可以进行配置,以匹配生产要求,并根据需要进行重新配置 - 可实现真正的批次为1生产。 结果就是一种全新的机械类别:自适应机器。 此白皮书讨论了使机器变得自适应的属性以及这种转变背后的使能技术。

  • 2023-08-02
  • 阅读354
  • 下载2
  • 30页
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盾构油液状态监测技术

油液监测包括理化分析、污染分析、磨损分析。理化分析可以判断油品变质情况,评估油品使用寿命和设备润滑状态。磨损分析有铁谱分析和光谱分析。铁谱分析侧重于对出现故障设备进行故障识别;光谱分析可以对设备的磨损趋势进行状态监测;两者结合可以综合评估设备润滑磨损状态。污染分析能定量检测油液中污染颗粒数量和等级。

  • 2023-02-06
  • 阅读354

电信业数字化转型发展白皮书(2022年)

电信业数字化转型发展白皮书(2022年)电信业数字化转型发展白皮书(2022年)电信业数字化转型发展白皮书(2022年)电信业数字化转型发展白皮书(2022年)

  • 2023-03-02
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  • 76页
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声辐射力及其应用

声波是在弹性介质中传播的经典机械波。当声波在物体表面发生反射、折射、散射等效应时,会与物体产生动量与能量的交换。这种交换在宏观上表现为声波对物体施加力的作用,称为声辐射力,瑞利和朗之万两位科学家正是声辐射力的最早发现者。经过一百多年的探索,声辐射力的基本理论和研究方法已经得到极大的丰富和发展,成为声学的前沿与热点问题。与此同时,在生物医学、材料科学、纳米科学等领域,基于声辐射力的无损精准操控技术正受到越来越多的关注,展现出巨大的应用前景。

  • 2022-01-16
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再谈数据架构

关于数据架构,包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元,和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构,主要是想谈谈近期工作推进过程的当下,对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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竹间智能完成1亿元人民币C+轮融资推出[竹间云CloudA]

2021年,竹间智能推出AI云平台「竹间云( Emotibot Cloud)」进一步为客户提供高度标准化、低代码定制化、运营精准化的完整企业智能化服务软件,帮助企业加速智能化数字变革。

  • 2021-04-15
  • 阅读353
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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