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中国基础教育大数据发展蓝皮书

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  • 2024-12-17
  • 阅读493
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DeepSeek大模型原创核心技术解读

自GPT采用Transformer架构取得成功以来,经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新,主要为:多头潜在注意力即MLA 。

  • 2025-02-21
  • 阅读1317

讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读437

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读442

振动分析-技术与设备简介

任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员,我们有责任尽量减少振动的程度,以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加,这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时,它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样,我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器,我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题,维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护(PDM)的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护(PM)计划,能够最大化机器组件的使用寿命,减少停机时间,提高产品质量,并最小化灾难性故障发生的可能性。

  • 2025-01-15
  • 阅读374

什么是平均故障间隔时间(MTBF)?

MTBF(平均故障间隔时间)是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来,我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱,以及如何提高MTBF。

  • 2025-01-14
  • 阅读1138

张思海、黄中:330MW循环流化床锅炉深度调峰技术(复述.发电技术2024.4)

为推进“双碳”政策的实施,消纳波动性较强的新能源并网发电,当前对火电机组的深度调峰要求越来越高。 循环流化床(CFB)锅炉机组在深度调峰低负荷运行工况有着先天优势,但实现20%以下的超低负荷运行依然面临众多的困难,如炉内流化的稳定性、氮氧化物的排放及炉内局部超温带来的安全性等问题。以某330 MW CFB锅炉的深度调峰技术应用为例,介绍了输煤筛分破碎系统、风帽节流圈、下二次风管等机组部件的改造,并配合烟气再循环等技术应用,成功实现了18%的超低负荷深度调峰运行,同时也很好地控制了NOx的排放。 最后总结了CFB机组超低负荷深度调峰技术的关键点和难点,对深度调峰运行带来的潜在问题进行了分析,并提出了相应的解决措施。研究结果具有重要的工程借鉴作用。

  • 2025-01-15
  • 阅读953

热电厂锅炉智能燃烧优化控制技术思考

近期,我们一台150吨的高温高压的CFB锅炉,应用了和利时公司的“CFB锅炉燃烧自动及母管协调控制技术”,效果还不错。

  • 2025-01-25
  • 阅读345
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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。

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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。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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