本文分享主题为数仓Onedata体系建设的方法论。主要内容包括: 全文目录: 1. 方法论体系 2. 数据建模流程工艺 3. 实践案例 4. 心得总结
地铁屏蔽门系统对于我国大多数人来说还是很陌生的,本文以广州地铁为例,阐述了地铁屏蔽门控制系统的构成和功能,并对现场总线技术在其系统中的应用及屏蔽门系统与其他相关专业接口问题做了简明扼要的介绍。
针对三相异步电机匝间短路故障在不同工况下数据分布不一致带来的泛化识别准确率下降的问题,提出了一种基于残差-自注意力网络的迁移学习方法,通过在残差网络中嵌入自注意力机制实现特征强化并利用源域数据进行模型训练,然后利用迁移学习的微调策略使得模型能更好地适应目标域的特征分布,以此来增加模型在目标域数据中的适应性能力。
最近,基于深度学习的模型,如transformer,由于其强大的表示能力,在工业剩余使用寿命(RUL)预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中,RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而,深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer(GTMRNet)来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同,GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先,构建了一个轻量级的组Transformer,通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后,提出了一种时间序列缩减策略,以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后,开发了一种多层次学习机制,以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明,所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本
基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术
主要针对安全隐患排查过程中出现的非结构化文本数据 采用大数据分析中的文本挖掘与可视化方法,对矿山安全隐患数据 进行知识发现 以问题为导向,进行大数据分析,以挖掘安全隐患中的隐藏知识
以生产执行系统为主线,协同作业平台为基础 ,通过配 置角色和用户的权限,控制不 同用户使用六大平台的权限。 是用户日常操作的纽带型 系统平台,登录系统后,根据 个人首页中的通知公告、待办 提示信息和告警预警信息等, 在该平台中或启动对应的其他 系统平台处理采矿业务和流程 业务等。
供水能力:变频可调; 水泵互为备用,制备时单独开启,洗管时同时开启; 德国E+H流量计,质量可靠; 双路供水,一路稳定供水、一路调浓供水,更准确; 计量精度: ±1%;
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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
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。
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?
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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