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MLP的时代结束了?全新神经网络架构KAN横空出世

多层感知器(MLP, Multilayer Perceptron)作为人工神经网络的一个基本架构,一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”

  • 2024-05-06
  • 阅读249

修程修制——动车组设计寿命中后期运维策略研究

2007年4月,我国首批动车组上线运营;截至2023年5月,部分动车组运营时间已超16年,累积运营里程超800万km。经过10余年的运用,我国动车组部分已达到或超过设计寿命中期,逐步进入设计寿命中后期阶段。我国运营时间超过10年的部分车型动车组服役寿命状况见表1。 由表1可知,各车型设计寿命参差不齐,其中,CRH1A为25年、CRH5A为30年、其他车型均为20年。目前,CRH1A/2A/3C/5A动车组的最长运营时间已达到或超过15年,其中CRH2A最长运营时间甚至超过17年,剩余设计寿命仅3年,已进入设计寿命中后期阶段。

  • 2024-05-05
  • 阅读1396

运营管理——高铁车站客运设备维修施工规范化标准化研究

随着高铁的快速发展,高铁线路运营里程不断增加,客流量、行车密度越来越大,高铁车站客运设备在旅客运输组织中的地位也愈发突出,客运设备的正常运行对于保障高铁列车运行及乘客出行至关重要,设备的运维质量和维修效率直接影响铁路运输安全及旅客出行体验。因此充分利用“三按四化一实现”工作机制实现客运设备维修施工管理的标准化与规范化,既是对客运设备维修施工管理的规范和创新,也是针对客运专业“管理上水平”工作主线的有效举措。研究客运设备维修施工的标准化与规范化,并在实际工作中验证方法的可行性和可操作性,实现高效稳定的客运设备维修施工管理,达到安全可控的管理目标,提升客运设备维修施工管理水平,从而让旅客出行体验更美好,这对铁路客运领域具有重要的现实意义和理论意义。

  • 2024-05-05
  • 阅读219

重大攻关——基于运行模态参数辨识的动车组异常振动在线监测技术

随着动车组速度提高,轮轨间动力作用不断加剧,当轮轨匹配关系不良或车体、转向架、车轮等部件磨耗、配合间隙超过运用限度时,容易造成动车组异常振动,引起旅客不舒适反应,甚至影响动车组运行安全。

  • 2024-05-05
  • 阅读227

牛道安:高速铁路基础设施检测监测大数据分析技术研究与实践

截至2023年底,我国高速铁路营业里程已达4.5万km。伴随铁路路网规模扩大和成网运营,实现基础设施安全风险全面感知、设备状态准确评价、趋势变化精准预测,是确保铁路持续安全运营的重要技防手段。牛道安等结合新形势下高速铁路高质量发展和工电设备修程修制改革要求,在既有专业检测监测系统基础上,研究提出高速铁路基础设施检测监测体系框架,为推进实施基础设施精准维修和预防性状态修,以及提高维修效率、降低维修成本奠定了理论基础。

  • 2024-05-05
  • 阅读273

关键技术——基于GASF-CNN的高速列车转向架关键部件劣化状态识别研究

抗蛇行减振器作为高速动车组二系悬挂系统的关键零部件,对改善车辆运动稳定性、提高车辆系统的临界速度具有重要意义。抗蛇行减振器在高级修时需全部进行拆解维修或报废处理,若在高级修中的三、四级修时其性能尚能够满足实际使用要求,将其过早地拆解检修或者报废换新无疑增加了运用成本。

  • 2024-05-05
  • 阅读213

PHM技术——基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

车轮是机车走行部的重要部件,不仅承受来自机车的绝大部分载荷,同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中,车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题;同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响,因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修,以消除安全隐患。

  • 2024-05-05
  • 阅读426

航空发动机轴承数据集|写论文再也不用担心没数据集啦!

今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集,该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台,与航空发动机工况更接近,诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究航空发动机诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读420
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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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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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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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