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1000万美元一个微信头像?村上隆、贾伟、徐静蕾都在进军NFT

村上隆与其NFT(图源:网络)采访 | 刘笠采编 | 南书排版 | 忘尘提起NFT艺术品,首先闯进人们脑海的,往往是虚拟、高价、明星等词汇。但不可否认的是,自从NFT出现后,艺术圈似乎打开了另一扇通往新世界的大门,以不走寻常路的方式让人大开眼界。NFT碰上艺术,更甚干柴烈火NFT,Non-Fungible Token,非同质化通证,是今年最火爆的新事物之一,其“非同质化”特性意味着每一个NFT都是独一无二、不可分割的。从某种意义来说,NFT是作品版权保护的绝佳载体。..

  • 2023-04-28
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华为5G空口速率优化指导书

无线网络仍然是5G网络能力最容易受限的环节,无线网络技术的应用将最终决定5G网络能力的木桶深度。移动通信中传统关键技术在5G将会继续使用。5G NR在继承了LTE原有部分技术基础上,采用了一些技术演进和新技术创新。比如NR继承了LTE的OFDM和SC-FDM,但又将OFDM升级为F-OFDM,NR继承了LTE的多天线技术,但MIMO天线的数目、用户容量以及用户的流数比LTE更多。调制技术上,支持更高的调制阶数——256QAM。NR又在LTE的基础上进一步提升了系统带宽,当前最大可以支持到400Mhz。技术的演进和新技术的创新使得5G的峰值速率达到了Gbps的高度。

  • 2021-12-24
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推行“三闭环”管理机制,降低电动机故障率

2022年中化泉州石化设备管理部电气专业组不断摸索创新、多措并举,在电动机管理上逐步推行“三闭环“管理机制,取得显著效果,全厂55kW及以上功率电动机1726台,故障率0.23%,优于年度KPI指标0.3%,这是公司在电气管理方面,自2019年以来获得的最好成绩。

  • 2023-01-17
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陕西煤业陈永光:智能化煤矿设备全生命周期管理体系建设与应用

煤矿智能化建设要求煤矿逐步从“点、线、面”式的零散生产作业模式向系统化生产模式转变,“采、掘、机、运、通、抽、监测、地质、水文”等系统通过高速网络有机融合,规范数据标准,从底层消除数据对接瓶颈,实现煤矿系统化、平台化生产。目前,煤矿智能化建设技术装备保障不足,缺乏煤矿智能化方面高端技术人才,而保障煤矿智能化顺利建设至关重要。 近年来,煤矿装备不断优化升级,已从电气机械化逐步向网络智能化发展,这是对煤矿机电设备管理的一次新挑战,机电设备管理稍有疏忽将带来不可挽回的损失。笔者探索了煤矿智能化生产条件下的煤矿设备管理新思想、新理念,提出智能化煤矿设备全生命周期管理体系(简称全生命周期管理体系)。通过分析设备唯一性编码方法,明确环境与设备、人与设备的关系,实现设备的智能感知、自我诊断、超前预测;通过设备闭环管理,保障设备以最佳性能运行并始终处于受控状态,实现煤矿智能化建设。

  • 2026-01-06
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故障与诊断:齿轮箱故障简易诊断方法详解

由于齿轮箱结构复杂,频率成分多,齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段,并在长期定时定点检测的基础上进行。齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。

  • 2024-11-05
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设备管理全寿命周期智能化的探索与应用

为了解决“数据墙”的问题,保障智能装备运行能力,企业开始推行设备管理全寿命周期智能化,并初步将其定义为以:企业经营目标为依据,以设备为研究对象,以智能装备的自主运行(IE)和信息物理系统(CPS)为核心技术,对设备的物质运动和价值运动进行全周期(从规划、设计、选型、购置、安装、验收、使用、保养、维修、改造、更新直至报废)的数据采集和数据分析,将设备管理知识、技术方法和自主控制能力融合在一起,形成设备信息数据库,构建成一个开放的控制与反馈系统,使设备在其寿命周期内可实现资产投资价值最大化和运行效能的最优化。

  • 2023-09-04
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2020年中国5G新基建研究报告

5G新基建将改变商业的本质,是支撑数字经济发展的新型基础设施。5G时代,链接媒介和服务终端归属权的变化,将引发商业模式革命, 2C模式将向2B2C模式的深层转变。 5G新基建需要大量的资金投入,将有效促进产业链上下游企业发展,从而带动我国经济增长。

  • 2021-12-21
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多起化工厂爆炸都因为阀门,切记安装阀门的14大禁忌

安装阀门,可不是一件容易的事情,这有14大禁忌,你都知道吗?万一触犯了这些禁忌,会有什么后果?又该如何解决呢?

  • 2023-01-17
  • 阅读507
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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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