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风力发电机行星齿轮箱数据集及故障诊断

继上次推荐的航空发动机轴承数据集,今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集,该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集,该数据集有5种健康状态、8个转速,还考虑了不同安装效果,诊断起来更具有挑战性。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!对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文找不到数据啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读701

机械故障诊断干货|(电机、减速机、风机)振动传感器部署指南,附图详解!

机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南,附图详解!

  • 2024-05-05
  • 阅读255

图神经网络通俗介绍(GNN)

由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。

  • 2024-05-05
  • 阅读181

图神经网络模型原理及前沿

图神经网络(GNN)是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略,GNN能够将图数据转化为规范形式,并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上,GNN表现出卓越的性能。

  • 2024-05-05
  • 阅读189

图神经网络(GNN)系统介绍及实践(Pytorch)

本文介绍了有关图神经网络的所有内容,包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外,还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读258

神经网络-图神经网络(GNN)

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务,如对象检测、机器翻译和语音识别,已经通过端到端的深度学习范式(如 CNN、RNN 或自动编码器)被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据(图像、文本、视频)的隐藏模式。但是,如果是从非欧几里得域生成数据,对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形,该怎么办? 这就是图神经网络 (GNN) 的用武之地了,这也是本文中要深入探讨的:从图论和基本定义开始,继续讨论 GNN 的形式和原理,最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读191

万字解读AI Agent架构体系,API和RPA将成为重点

与提示词、微调等大模型应用相比,AI Agent的独特之处在于其不仅能为用户提供咨询,还能直接参与决策与执行环节。Agent能够落地的核心在于。此一进步的核心在于,任务规划这一关键环节被完全委托给了AI大模型。这基于一个前提:AI大模型具备深刻洞察与感知世界的能力、丰富的记忆存储、高效的任务分解与策略优化、持续的自我反思与内在遐想,以及灵活运用各类工具的技能。

  • 2024-04-26
  • 阅读258

新能源——钙钛矿太阳能电池简介

钙钛矿型太阳能电池(perovskite solar cells),是利用钙钛矿型的有机金属卤化物半导体作为吸光材料的太阳能电池,属于第三代太阳能电池,也称作新概念太阳能电池。

  • 2024-04-28
  • 阅读726
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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医共体信息化整体解决方案

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