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蓄电池结构与充放电基本原理

蓄电池是电池中的一种,它的作用是能把有限的电能储存起来,在合适的地方使用。它的工作原理就是把化学能转化为电能。

  • 2024-07-18
  • 阅读815

综合设计:车载用动力燃料电池系统设计

燃料电池电动汽车(FCEV)由燃料电池提供动力源,主要是以氢燃料类型为主,其具有无污染、零排放、氢能资源丰富,制取方法很多,可获取性大等优势。以质子交换膜燃料电池为主,其燃料转换效率相比传统内燃机高达 60%~70%,代表了新能源汽车的发展方向,我国 863 计划当中,明确将燃料电池汽车发展放在了我国的电动汽车发展的首位。

  • 2024-07-18
  • 阅读218

MIMO系统的原理及容量分析

本文简要讨论了无线通信系统中多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput,MIMO)这一技术的原理及性能。通过分析 MIMO 系统的原理和在平坦衰落信道与频率选择性衰落信道条件下的容量,及与传统的单输入多输出(Single Input MultipleOutput,SIMO)系统容量的比较,论证了这一技术对无线通信的系统容量的提高。

  • 2024-07-18
  • 阅读230

分子筛与分子筛纯化系统

分子筛( 又称合成沸石 )是一种硅铝酸盐多微孔晶体,它是由 Si0 和 AIO 四面体组成和框架结构,在分子筛晶格中存在金属阳离子(如 Na,K,Ca 等 ),以平衡四面体中多余的负电荷。分子筛的类型按其晶体结构主要分为:A型,X型,Y 型等

  • 2024-07-17
  • 阅读244

三冲量汽包水位控制原理及应用教程

锅炉汽包水位是锅炉生产过程的主要工艺指标,同时也是保证锅炉安全运行的主要条件之一。汽包水位过高,使汽产生带液现象,不仅降低慈汽的产量和质量,而且还会使过热器结垢,或使汽轮机叶片损坏;当汽包水位过低时,轻则影响水汽平衡,重则烧干锅炉,严重时会导致锅炉爆炸事故的发生

  • 2024-07-17
  • 阅读781

普通机床如何改造成数控机床

针对大多数企业,具有数量众多和较长使用寿命的普通机床,其加工精度较低、不能批量生产,自动化程度不高,自适应性差,但考虑投资成本,产业的连续性,又不能马上被淘汰,购买新的数控机床是提高产品质量和效率的重要途径,但是成本高,许多企业在短时间内无法实现,这严重阻碍企业设备更新的步伐。企业要在激烈的市场竞争中获得生存、求得发展,就必须在最短的时间内以优异的质量、低廉的成本,制造出合乎市场需要的、性能合适的产品。为此改造现有旧机床、配备与之相适应的数控系统,把普通机床改装成数控机床,不失为一条投资少、提升产品质量及生产效率的捷径,是当前许多企业对现有设备更新换代的首选办法,也是提高机床数控化率的一条有效途径。

  • 2024-07-17
  • 阅读874

预测与健康管理系统-传感器及其感知原理

“垃圾进,垃圾出”这句话对我们许多人来说并不陌生。换句话说,当输入数据的质量较差时,无法避免地会得到低质量的输出。预测与健康管理(PHM)技术可以通过四个连续步骤来发展:(i)数据采集,(ii)特征提取,(iii)诊断与预测,以及(iv)健康管理。如果数据采集这第一步设计不当,那么无论剩下的三个步骤多么合理,PHM技术的最终结果都将不可靠。因此,如果PHM技术从数据采集开始就存在问题,用户很容易识别并放弃使用。因此,数据感知是电子产品实施PHM技术的第一步,也是最关键的步骤。

  • 2024-07-17
  • 阅读254

李德毅院士:认知的形式化

摘要 人类认知的整个活动,就是如何解释、解决人类在生存和繁衍过程中所遇到的现实问题。通过分析古今中外著名的认知案例,概括人类认知的4种基本模式为记忆驱动的经验模式(OOA)、知识驱动的推理模式(OODA)、联想驱动的创造模式(OOCA)以及假说驱动的发现模式(OOHA),用这4个相对独立的认知模式来完成认知的形式化,OOA和OOCA两个模式是由下而上思维,从物理空间转向认知空间;OODA和OOHA两个模式是由上而下思维,从认知空间转向物理空间。4个模式发生的频度不同,相互之间的转换带有不确定性,共同构成了趋于统一的无尽认知。认知的形式化为构建可交互、会学习和自成长的新一代人工智能系统架构奠定了基础。 关键词:认知形式化;认知螺旋;迭代;多元认知;认知模式;自成长

  • 2024-07-17
  • 阅读698
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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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