电力变压器故障类型与关键状态量关联规则分析

常用的故障检测方法有基于人工神经网络模型的诊断、基于模糊理论的故障诊断和基于专家系统的故障诊断。此外，其他的诊断方法如Petri网、灰色聚类及支持向量机等也运用于故障诊断中，并得到了一定程度的发展。每种方法均有优点和缺点，需要人们根据实际问题寻找最合适的办法。按照当今的发展趋势，人工智能的方法在故障诊断领域占据越来越重要的地位。

2022-02-16
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PCB外观检查标准-上百条

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2022-02-16
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非卫星水下导航定位技术综述

水下航行器在人类利用和开发海洋的过程中发挥了至关重要的作用，无论是在军事上还是在国民经济领域都有着广泛的应用。尤其在军事领域，它可以执行战场监视、隐蔽打击、战略威慑等多种任务，具有重要的战略意义。导航定位技术是水下航行器工程实际应用中的一项关键技术，在远洋水下军事任务中，对保障作战效能和航行安全至关重要。由于水下信息传输的局限性及部分水下任务的隐蔽性，很多情况下高精度的GPS信号无法直接使用。因此非卫星水下导航定位技术成为多年来的研究热点，目前常用的方法有：惯性导航、地形匹配、航位推算、地球物理导航、声学导航及组合导航等多种方式。

2022-02-14
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露天矿山智能网联自动驾驶场景与技术研究

采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业，矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势。目前，国内部分矿山已经建成的自动化、信息化系统等在安全生产过程中发挥了重要作用[1-3]。具体而言，露天矿山作业环境恶劣，危险度高，采用自动驾驶技术不仅能避免或减少对驾驶人员健康、安全的危害或威胁，而且将大幅提升效率、降低成本，更加经济、节能和环保[4]。据澳大利亚铁矿石出口商FMG集团测算，其137台自动驾驶矿车生产效率比传统人工运输提升了30%。此外，露天矿山场景复杂度较公共交通场景相对简单（人员严格管控、矿车行驶限速严格控制、行驶路线相对固定），自动驾驶在露天矿山场景下也相对容易实现。

2022-02-13
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自动驾驶汽车传感器技术解析—激光雷达

激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为：首先向被测目标发射一束激光，然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数，从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。除此之外，还可以测出大气中肉眼看不到的微粒的动态等情况。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置（距离与角度）、形状（大小）及状态（速度、姿态），从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。

2022-02-13
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FDD-LTE干扰与定位浅析

FDD-LTE系统采用同频组网方式，是一个噪声敏感系统。某运营商开始规模建设LTE-FDD试验网初期，由于采用1750MHz-1770MHz和1850MHz-1870MHz两个未使用过的40MHz频段，该频段内很容易存在来自系统内外的干扰。而FDD-LTE系统内外干扰问题是网络维护优化时必须要考虑的关键问题之一。本文基于以上考虑，研究对该频段可能的干扰情况。并结合实际案例进行分析并提出找出干扰源的方法。

2022-02-13
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业扩受理中的图像识别技术应用解密

图像识别，对图像做出各种处理、分析、理解，识别出我们所要研究的目标，其本质就是让计算机去处理解决大量的人类无法识别或者识别率低的信息。图像识别技术以图像的主要特征为基础，其核心原理即是排除输入的多余信息，抽出关键的信息，并与图像特征库进行匹配。

2022-02-12
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为全民直播量身定做流媒体平台-宋慎义

这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，

2022-02-11
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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产品介绍

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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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。