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行业大模型平台建设框架、关键技术及应用实践

我国钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是国家经济建设的中流砥柱,是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业历经起步时期、加速时期、高速时期和全面发展时期,目前进入周期性调整阶段,呈现“三高三低”的复杂局面,表现为高产出、高成本与高排放并存,同时遭遇低需求、低价格和低效率的挑战,面临着阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难。传统的生产管理和调度方法已难以满足当前高效、低碳生产的需求,为钢铁行业的智能化转型带来了新的机遇和挑战。钢铁流程行业亟需通过提高生产质量、降低生产成本、提升生产效率,来应对复杂的生产与管理挑战。

  • 2025-07-15
  • 阅读441

基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台

工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分,被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径,通过构建基于大模型和 Web3.0 的工业元宇宙智能制造平台,可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理,提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性,增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。

  • 2025-08-12
  • 阅读336

光伏高比例接入应对技术白皮书-固德威

新型电网是以光伏发电、风力发电等新能源和火力发电等传统能源结合的形式,由于新能源具备随机性、波动性和间隙性,导致了新型电力系统呈现出“一低、两高、双峰、双随机”的特点,即低系统转动惯量、高比例新能源和高比例电力电子装备、夏冬负荷双高峰、发电出力和用电负荷双侧随机波动,给电力系统稳定运行带来了挑战。

  • 2024-12-30
  • 阅读236
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大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

  • 2025-02-23
  • 阅读221

【InformationSciences】基于深度网络的少样本非线性过程监测的域自适应

在当前的工业过程中,多种模式无处不在,不同模式中包含的历史数据量可能会有很大差异。在为特定模式构建故障检测模型时,数据不足很容易导致冷启动问题。为了解决这个问题,在考虑多种模式之间的相似性和差异性的同时,提出了一种基于特征分离的域自适应深度模型,用于少样本的非线性过程监测。该模型从模式中提取共同特征,并通过将领域知识从源转移到共同特征来弥补数据不足。另一方面,为了避免只关注共同特征而丢失有用信息,该模型还提取了目标域的特定特征。因此,在考虑目标域的特定特征的同时,借助域自适应提高了监测性能。此外,设计了三个检测指标,分别监测公共特征子空间、特定特征子空间和残差子空间。这样做的好处是,当故障发生时,可以获得更多的诊断信息。通过数值例子和实际工业加氢过程对提出的方法进行了测试,以验证检测的有效性。 关键词:故障检测、域自适应、通用功能、特定功能

  • 2024-11-09
  • 阅读311

水电站智能巡检系统监测运行与时序特征分析

[摘 要]?水电站是国家能源战略部署重要的组成部分, 水电站各组件的状态参数及运行参数的收集、分析和反馈对电站的安全稳定运行至关重要。本文针对国内大多数水电站目前采用的传统人工巡检和工业监控相结合的系统存在的人力消耗大、安全系数低, 工业摄像头易出现死角、人工监视屏幕疲劳等问题, 对已开发用于电站监测的智能巡检机器人的工作原理及在水电站内日常巡检和运行分析系统进行介绍, 并将机器人所采集到的信号分为一次状态信号、缓慢变化信号、快速脉动时序信号。针对快速脉动时序信号独有的复杂性和非线性特性, 本文将传统时频信号分析方法和非线性混沌分析方法相结合, 分析快速脉动时序信号, 得到其非线性特征与机组运行不稳定性的关联性。结果表明在智能巡检分析模块加入非线性混沌分析可以有效建立机组信号与运行状态的关系, 实现水电站实时状态监测。[关键词]?水电站; 智能巡检; 压力脉动; 混沌分析

  • 2025-01-17
  • 阅读237

普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页)

普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页),普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页)

  • 2025-02-12
  • 阅读483
  • 下载0
  • 101页
  • pdf

基深度学习的智能设备故障诊断研究综述总结报告

1. 非线性特征提取能力:可捕捉复杂工业数据中的高阶非线性关系,如轴承振动信号的微弱故障特征。 2. 数据驱动的自适应性:通过大规模数据训练,适应不同工况(如变转速、变载荷)下的设备状态变化。 3. 多模态处理能力:支持时序、图像、图结构等多类型数据,满足复杂设备(如齿轮箱、航空发动机)的多传感器融合诊断需求。

  • 2025-05-21
  • 阅读426
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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