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控制系统-开/关控制(起停式控制)

最简单但最原始的过程控制形式是开/关控制,当变量超过某个限制时,就会打开或关闭最终输出元件,这与家里的恒温器类似。

  • 2025-02-08
  • 阅读396

用deepseek科普式解读一本PID整定手册

在化工厂、发电站甚至家用空调中,有一个“隐形管家”默默掌控着温度、压力和流量——它就是**PID控制器**。 但你知道吗?这个看似复杂的系统,调优秘诀竟藏在几个关键参数里!本文带你揭开PID调优的神秘面纱,用生活化比喻轻松掌握工业控制的核心技术。

  • 2025-02-08
  • 阅读475

deepseek+RAGFlow本地部署+搭建知识库

宝子们??,还在为找资料东奔西走,被付费知识 “割韭菜” 而烦恼吗???今天就给大家分享超实用的技术干货 ——DeepSeek 和 RAGFlow 本地部署,再手把手教你搭建专属知识库??,让知识管理和获取变得轻松又高效,而且 0 基础也能轻松上手!

  • 2025-02-08
  • 阅读470

DeepSeek+RAGFlow本地部署避坑指南,一文搞定常见难题!

? ? 家人们??,最近技术圈可热闹了,不少小伙伴都投身到 DeepSeek 结合 RAGFlow 的本地部署中,满心期待着打造出专属的智能小助手。但理想很丰满,现实却很骨感,部署路上那可是状况百出,各种难题让人焦头烂额。别担心,今天这篇文章就来给大家打一剂 “强心针”,把这些问题一次性解决,让你的部署之路畅通无阻??。在这之前,先带大家看看 DeepSeek+RAGFlow 本地部署到底有哪些让人无法拒绝的优势,让你更有动力去攻克那些难题。

  • 2025-02-08
  • 阅读2108

万字长文详解DeepSeek-R1模型工作原理

万字长文详解DeepSeek-R1模型工作原理

  • 2025-02-08
  • 阅读362

DeepSeek能做设备的故障诊断吗?

DeepSeek当前版本(v2.3.1)可承担70%-80%的常规设备诊断工作,使MTTR(平均修复时间)降低约40%,但对首次出现的复合型故障仍需人工介入。建议企业用户通过POC测试验证具体场景适配性,典型测试周期为4-6周。

  • 2025-02-08
  • 阅读915

工信部——智能制造典型场景参考指引(2025年版)

智能制造典型场景是智能工厂建设的基础,是推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦,通过新一代信息技术与制造技术深度融合,部署智能制造装备、工业软件和智能系统,以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构,形成标准化、可推广的智能制造典型场景,进而集成贯通构成智能工厂。根据智能制造多年探索实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练出8个环节的40个智能制造典型场景,作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。

  • 2025-05-22
  • 阅读793

基于CNN-Bi-LSTM的域自适应模型预测轴承的剩余使用寿命

预测机械轴承的剩余使用寿命(RUL)在工业中至关重要。估算RUL可以评估健康状况、维护计划和显著降低成本,从而促进工业发展。现有模型依赖于具有特征变化的传统特征工程,因为操作条件对RUL预测模型的泛化构成了重大挑战。本研究侧重于基于神经网络的特征工程和RUL的下游预测,消除了对特定先验知识的需求,简化了模型的开发和维护。最初,卷积神经网络(CNN)模型用于特征工程。随后,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型来捕捉工程特征的时间序列退化特征,并通过回归预测RUL。最后,该研究考察了模型中操作条件的影响,并整合了域自适应以最小化特征分布的差异,从而提高了模型对RUL预测的泛化能力。

  • 2025-01-06
  • 阅读503
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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