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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。
随着科学技术不断的发展，自动化在社会各个生产领域的应用水平越来越高，机电设备在生产过程中起着不可替代的作用，尤其在矿山生产这类高危作业中，其重要性更是不可言喻的，而对矿山机电设备的维护以及故障的诊断能在一定程度上增加生产的安全性，提高设备的使用年限。然而，近年来由于机电设备故障引起的矿山事故频频发生，就在去年xx年朝川矿事故，导致3死4伤，这对矿山机电设备故障诊断技术敲响警钟，引发人们对此的深思。
设备在运行中会受到来自内部和外部的激励，当激励达到一定程度时，就会导致机械的振动、温度等现象产生变化。此时，我们若能够精准的捕捉现象信号，并进行科学的诊断分析，那么就可以判断设备是否要发生故障以及发生劣化的部件。因此，研究设备诊断技术对变革设备维护策略，克服“过剩维修”及“不足维修”的老大难问题有着十分重要的现实意义。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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