本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述(上)。随着工业4.0时代的到来,智能制造和数字技术迅速发展,对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近,数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
但是目前很多企业正处于这样的一种境况,经济放缓使其能力受损,无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测,领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程,同时保护增长潜力。
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【AI】DeepSeek+Dify构建知识库、Agent(智能体)、工作流、聊天助手
如何给本地部署的 DeepSeek-R1 投喂数据
【AI】Ollama+DeepSeek+AnythingLLM打造私有知识库
混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。
首先明确一下设备诊断技术的概念,诊断一词本身源于医学,由于对设备状态的了解与判断如同医生对患者的诊断相似故而引用之。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
所有全资、控股下属企业纳入预算管理范围,形成财务预算、业务预算、投资预算、筹资预算为主要内容的全面预算,各企业以资金与成本为重点形成预算,按部门分工归口负责各类预算的编制、审核、控制和考核。预算指标体现集团战略目标的分解,更贴合企业实际;预算分析深入业务,能对业务起到指导作用;预算考核力度增强,预算得到有效执行。
本文从国家政策和企业实践角度论述了财务共享服务中心研究的背景及意义,梳理了国内财务共享服务 中心绩效评价的研究。在遵循 SMART 原则的基础上,构建了以平衡计分卡为指导的财务共享服务中心绩效评价指 标体系,并利用层次分析法计算出指标权重,希望能为企业在操作层面上提供参考价值。
随着企业规模的扩大和全球化的发展,财务共享服务中心(FSSC)成为了企业提高财务管理效率、降低成本的重要手段。然而,如何确保财务共享服务中心的高效运作,成为企业面临的一个重要问题。本次演示将探讨财务共享服务中心的绩效管理及评估,以期为企业提升财务管理水平提供参考。
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