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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算(MEC) ,在实际部署的商业用例中,上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
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【Energy】用于安全关键能源系统可靠健康监测的不确定性感知深度学习

近年来,深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而,在处理核能系统等安全关键能源系统时,具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性,这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战,本研究提出了一种新的智能监测方法,该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先,提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法,以提高特征提取能力,从而有效地整合各种多源数据。其次,开发了一种概率分布,为所有网络参数生成预测不确定性,从而能够评估模型输出的置信度,不仅适用于已知的操作场景,也适用于未知的操作场景。最后,使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验,确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言,拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度,同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词:安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。

  • 2024-10-08
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学术报告|东南大学花为教授:高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究

学术报告|东南大学花为教授:高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究 ?科技部中青年科技创新领军人才等。主持国家重点研发计划项目课题、973项目子课题、国家自然科学基金、江苏省重大科技成果转化资金、航空科学基金等科研项目 30 多项。共发表论文近200篇,其中SCI检索150 余篇。出版国家级规划教材工部、国际出版社专著2部。申请中国发明专利109件.PCT发明专利1件,己获授权发明专利60件,1件获第42 届瑞士日内瓦国际发明展览会银奖,中国专利优秀奖、江苏省专利项目金奖。

  • 2024-11-11
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刀具工程师手册

在制造的过程中通过网络技术也能将智能系统中发出的生产信息有效的向工作平台进行传达,这样不但能够实现工作效率的提升也能对工作过程中出现的问题进行及时的发现

  • 2022-02-02
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研究梳理与未来展望‖机械故障诊断深度学习方法总结

在设备的故障检测中,有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的,因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集,模型和算法。

  • 2025-02-12
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美团数据治理平台的架构与实践

作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。其中数据仓库整合各业务线的数据,消灭数据孤岛;各种数据平台拥有不同的特色和定位,例如:自助报表平台、专业数据分析平台、CRM数据平台、各业务方向绩效考核平台等,满足各类数据分析挖掘需求。早期数据仓库与各种数据平台的体系架构

  • 2021-06-06
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深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用

高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 它是一种通过将均值为零且标准差 (σ) 正态分布的随机值添加到输入数据中而生成的随机噪声。 向数据中添加噪声的目的是使模型对输入中的小变化更健壮,并且能够更好地处理看不见的数据。 高斯噪声可用于广泛的应用,例如图像分类、对象检测、语音识别、生成模型和稳健优化。

  • 2023-01-31
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中频采样和IQ采样的比较和转换

射频接收系统通常使用数字信号处理算法进行信号解调和分析,因此需要使用ADC对信号进行采样。根据采样频率的不同,可以分为射频直接采样、中频采样、IQ采样。射频采样和中频采样只需要一路ADC,采样结果为一组数字序列,而IQ采样需要两路ADC,采样结果为两组数字序列。中频采样比射频采样对ADC的带宽和采样率要求更低,同时宽带接收机的中频频率一般为固定频率,故中频采样应用非常广泛。

  • 2022-01-06
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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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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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