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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764

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278

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195

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206

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272

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209

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276

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831
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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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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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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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