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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198

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519

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692
  • 下载1

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230

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221

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229

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
  • 阅读209

深度学习调参指南

深度学习训练里,神经网络的超参数特别多,调这些参数得花好多算力和时间。而且,不同的超参数有时候差别特别大。所以,调整超参数被大家戏称为“玄学”或“炼丹学”。

  • 2024-05-06
  • 阅读212
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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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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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