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数控机床数据采集与MES集成案例

为充分提高机加工车间的设备利用率、准确分析机床使用瓶颈因素、科学量化进给、转速、功率、倍率等加工参数,实时采集设备的运行数据及健康状态、保障生产的正常运行,计划对42台数控机床进行数据集成;

  • 2022-08-18
  • 阅读900

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

  • 2022-08-14
  • 阅读594

MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1319

工业大数据平台技术架构方案

工业大数据平台技术架构方案(ppt) 工业大数据平台技术架构方案(ppt)

  • 2022-08-15
  • 阅读600

国家网信办发布《数字中国发展报告(2021年)》(附全文)-70页

2017年到2021年,我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB,全球占比9.9%,位居世界第二。大数据产业规模快速增长,从2017年的4700亿元增长至2021年的1.3万亿元。公共数据开放取得积极进展,2017年到2021年,全国省级公共数据开放平台由5个增至24个,开放的有效数据集由8398个增至近25万个。各地积极探索数据治理规则,培育数据要素市场,促进数据流通交易和开发利用。

  • 2022-08-15
  • 阅读659

如何用Python统计Jira数据并可视化

目前公司使用 Jira 作为项目管理工具,在每一次迭代完成后的复盘会上,我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计,以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量 本篇文章将介绍如何利用统计 Jira 数据,并进行可视化

  • 2022-08-15
  • 阅读598

40张图详解Docker容器监控

在企业中,通常业务是不允许随意停止的,否则将给企业带来巨大的经济损失。 运维工程师要保证业务正常运行,就必须利用工具时刻监控业务的运行状态,容器中的业务也不例外。 除了容器自身的监控命令外,还有一些针对容器的动态特征而开发的第三方监控工具。 本章将对容器监控及其相关内容进行详解。

  • 2022-08-08
  • 阅读671

全网最全postman使用教程

postman是一款支持http协议的接口调试与测试工具,其主要特点就是功能强大,使用简单且易用性好 。 无论是开发人员进行接口调试,还是测试人员做接口测试,postman都是我们的首选工具之一 。 那么接下来就介绍下postman到底有哪些功能,它们分别都能干些什么 。下面先通过一张图来直观的来看下postman中所包含的功能 。

  • 2022-08-08
  • 阅读580
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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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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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5G+大模型智慧工业园区解决方案

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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