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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250

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245

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1465

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243

万纬物流近零碳智慧物流园区白皮书

碳中和非一蹴而就的事业,而是一场漫长的马拉松,必将面对诸多挑战。我们将上述思考作为万纬的碳中和初心,展示在这份白皮书之中,鞭策自身,也期待更多的同行者。

  • 2024-04-30
  • 阅读371
  • 下载2
  • 30页
  • pdf

通信站点储能参与电力市场业务白皮书--华为

为应对气候变暖,保护地球环境,全球各国纷纷制定碳中和目标与计划。如,欧盟提出要在2050年实现碳中和,中国政府提出“2030/2060”双碳计划。碳中和已经是一个全球各国达成共识的倡议与目标。

  • 2024-04-30
  • 阅读320
  • 下载0
  • 18页
  • pdf

企业出海售后服务数字化白皮书 2023

在全球化的背景之下,出海已经成为企业扩大市场寻求新增长的普遍选择。随着中国企业在技术创新能力上的进阶,以及依托于国内制造业供应链优势和国际地缘政治变化等因素,在国际市场上,企业出海已经从“中国制造”进入到“中国智造”转型的新阶段。

  • 2024-04-29
  • 阅读325
  • 下载1
  • 23页
  • pdf

精益生产简介及推进方法介绍

精益生产是贯彻以人为中心的思想,通过管理模式、人员组织、制造过程、产品结构和市场供求等方面的变革,精简生产过程中一切无用、多余的东西,减少一切浪费,使生产系统能很快适应用户需求的不断变化,降低生产成本,并能最终达到包括市场供销在内的各方面最好的结果

  • 2024-04-28
  • 阅读338
  • 下载0
  • 53页
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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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