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工业智能化的核心:故障预测与健康管理(PHM)

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)。

  • 2024-05-07
  • 阅读169

基于加速退化试验的滚珠丝杠副统计分析

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。

  • 2024-05-07
  • 阅读193

基于声振数据融合的轴承故障诊断1D-CNN算法

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。

  • 2024-05-07
  • 阅读504

数字孪生行业方案白皮书(2024)-易知微 131页

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。

  • 2024-05-06
  • 阅读686
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传统SCADA网络架构的挑战

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。

  • 2024-05-06
  • 阅读221

机器学习各大模型原理的深度剖析

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。

  • 2024-05-06
  • 阅读213

一图胜千言!机器学习模型可视化

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。

  • 2024-05-06
  • 阅读220

终于有人总结了时间系列预测

拥有一种可靠的方法来预测和预测未来事件一直是人类的愿望。在数字时代,我们拥有丰富的信息,尤其是时间序列数据。

  • 2024-05-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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智能体OpenClaw(小龙虾)应用实践

1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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2025年,AI在旅游业中的角色发生了关键转变。它不再只是搜索结果后的辅助工具,而是逐渐走到决策前台,成为能够理解需求、整合信息、给出方案的“旅行决策助手”。从“帮你查”到“替你想”,AI正在重塑人们准备一次旅行的方式。

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2026智能沙发消费与产业趋势洞察报告

一方面,智能音箱、智能门锁、智能照明等品类已完成市场启蒙,渗透率持续攀升;另一方面,大量智能家居设备仍停留在“连接即智能”的初级阶段,功能内卷与价值空心化并存。在这一背景下,客厅中最重要的家具一-沙发,正成为下一个被智能技术深度重构的关键场景。

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