随着工业技术以及新一代信息技术的迅速发展，石油、化工、电力、游乐、新能源汽车等各领域的装备日趋复杂，装备的集成化智能化程度不断提高。伴随着复杂装备的发展，其设计、制造、测试、运行维护等全寿命周期成本大幅度增加。
通过大数据分析能够有效发现问题间的关联性，但对于挖掘问题之间的因果性却相对乏力，而后者恰恰是工业领域实现智能化转型的关键。要实现对于问题因果性的挖掘，就需要结合工业机理知识，在深入了解系统结构和运行逻辑的基础上进行分析及预测。具体到应用的关键点，最核心的一部分是故障预测与健康管理(PHM)。
为有效地获取滚珠丝杠副精度寿命特征， 利用滚珠丝杠副磨损特征建立加速退化模型， 并且根据设计的试验装置和试验过程的摩擦力矩值变化情况， 采用参数估计方法进行退化数据的统计分析， 获得不同应力水平下的滚珠丝杠副加速退化参数模型。
通过加速度计和传声器采集数据，实现更准确、鲁棒的轴承故障诊断。该方法从原始振动信号和声学信号中提取特征，并利用基于1d - cnn的网络进行融合。在十组轴承上获得的大量实验结果用于评估所提出方法的性能。通过分析不同信噪比下的损失函数和准确率，经验发现该方法比基于单模态传感器的算法具有更高的诊断准确率。此外，还进行了可视化分析，探讨了所提出的基于1d - cnn的方法的内部机制。
随着全球经济的数字化转型，数字孪生技术已成为推动各行各业创新和发展的重要力量。作为一种前沿的技术手段，实现了对实体的实时监控、分析和优化，为决策提供了强有力的数据支持。本白皮书旨在深入探讨数字孪生技术在多个关键行业中的应用，揭示其如何助力行业实现技术革新和服务升级。
在传统的工业自动化金字塔中，SCADA（监控和数据采集）系统在第 2 级运行，管理和收集工厂运营基础层（0 和 1）的数据，其中包括 PLC（可编程逻辑控制器）和现场设备。它还与第三层的 MES（制造执行系统）等更高级别的应用程序进行通信。
通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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