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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587

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1025

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401

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279

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292

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355

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319

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485
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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