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）。
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。
1) 事故原因分析 ① 汽轮机超负荷运行。 ② 安全阀起跳整定值。 ③ 蒸汽系统憋压。 ④ 蒸汽参数恶化。
？ 1.什么是共振？如何避免机组发生共振？ 答：共振是指物体固有的自振频率和外部胁迫激振频率相等时或成整倍倍数时，物体的振动幅度会突然增大的一种谐振现象，称为共振 避免转子共振，只需改变一下旋转体的工作转速，使其旋转频率与其固有频率偏离。避免机组与管道发生共振时，改变管道连接方法。在管道上合理设计支撑点，以改变管道振动频率。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
P&ID（Piping and Instrumentation Diagram）是 EPCC 项目的核心工程文档，核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑，贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。
本研究提出了一种基于动态物理半经验模型的数字孪生框架，用于工业涡轮轴发动机的实时状态监控与故障诊断。该框架结合了物理模型的解释能力与数据驱动的适应性，通过时间窗口残差嵌入方法与动态自适应阈值技术，提升了故障特征的时间表征与诊断鲁棒性。研究以某两轴涡轮轴发动机为对象，建立了详细的组件级模型，并利用实验数据与性能图谱进行参数校准。通过构建包含多种故障类型的故障表，结合模式识别分类器与严重性感知融合机制，实现了对故障类型及其严重程度的准确识别与分类。仿真验证表明，该系统能够有效检测并诊断包括执行器、过程与传感器在内的多种故障，提供早期预警与故障演化时间线，为工业燃气轮机的智能维护提供了可行方案。
在现代工业体系中，旋转机械（如电机、泵、风机、齿轮箱、压缩机等）是生产流程的核心动力单元。一旦发生突发性故障，不仅会造成产线停摆、经济损失，还可能引发安全事故。因此，实现对设备故障的早期预警与精准诊断，始终是预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和设备健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）领域的核心目标。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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