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基于CMS数据的风电机组寿命预测模型研究

基于CMS数据的风电机组寿命预测模型研究,旨在通过分析和利用风电机组的运行数据,预测其剩余使用寿命,以优化维护策略,提高风电机组的可靠性和经济效益。可以从以下几个方面进行分析

  • 2024-12-03
  • 阅读251

基于结构健康监测的塔筒振动分析与控制研究

在本研究报告中,我们将探讨风电机组塔筒的结构健康监测和振动控制策略。塔筒作为风电机组的关键结构部件,其健康状况直接影响到整个风电机组的运行安全性和效率。因此,开发一种有效的监测和控制方法对于提高风电机组的性能至关重要。

  • 2024-12-04
  • 阅读372

HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

  • 2024-11-17
  • 阅读339

电池系统管理|电池单体-电池包老化模型搭建概述

目前的寿命模型更多地应用于电池性能评估,基本无法在线应用。——结论

  • 2024-11-17
  • 阅读374

万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读489

田猛副教授:配电信息物理系统协同维修问题研究

武汉理工大学田猛副教授做了题为“Coordinated Repair Crew Dispatch Problem for Cyber-physical Distribution System”的报告,征得田猛副教授同意,特与您分享!

  • 2024-10-11
  • 阅读357

《5G与数字建造-5G技术引领数字化发展白皮书》

“这一年,中国制造、中国创造、中国建造共同发力,继续改变着中国的面貌。”这是我国首次提出“中国建造”的理念,这一举措为整个建筑业的变革注入了新的活力,也对建筑产业的发展提出了更高要求。毋庸置疑,建筑产业在过去一段时间,尤其是 2018 年,取得了长足的发展。这样高水平、高质量的发展,离不开信息技术和数字化体系的支撑。

  • 2024-11-13
  • 阅读382
  • 下载0
  • 82页
  • pdf

数据质量管理:6个维度,50个检查项

大数据时代,数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而,大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义,建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙、背道而驰。因此,数据质量正是企业应用数据的瓶颈,高质量的数据可以决定数据应用的上限,而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。

  • 2024-11-25
  • 阅读423
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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