大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势；随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用（包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等）进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用；最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

2021-04-17
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电机轴承的常见故障分析及处理方法

压缩机，将低压气体提升为高压气体的一种从动的流体机械，是制冷系统的心脏。它从吸气管吸入低温低压的制冷剂气体，通过电机运转带动活塞对其进行压缩后，向排气管排出高温高压的制冷剂气体，为制冷循环提供动力，从而实现压缩→冷凝(放热)→膨胀→蒸发 ( 吸热 ) 的制冷循环。

2023-02-14
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FBAR滤波器的工作原理及制备方法

传统的无线通信系统常常用到介质滤波器和SAW（Surface Acoustic Wave，声表面波）滤波器。介质滤波器虽然有较好的性能，但体积大，不便于用到便携式设备中；SAW滤波器体积小，目前虽得到广泛运用，但仍存在工作频率不高、插入损耗较大、功率容量较低等缺点；而FBAR滤波器既综合了介质陶瓷性能优越和SAW体积较小的优势，又克服两者的缺点，其体积小、高Q值、工作频率高、功率容量大、损耗低，是替代SAW滤波器的下一代滤波器，也是被业界认为最有可能实现射频模块全集成化的滤波器。

2022-01-05
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数据和商业思维指导产品迭代增长

产品经理要能对自己的知识进行精细加工，提纯，把知识要能变成自己的思维，产品经理要接触各种人，因此对自己的思维要有一定的驾驭能力。有了跨学科的知识沉淀，知识跟思维是紧密相关的，一个产品经理除了具备跨学科的知识以后，还应该打造一个属于自己的思维复式框架。这个思维的复式框架是建立在跨学科的知识基础之上的。产品经理的思维应该是网状的，网上的每个节点代表不同领域或学科的知识，产品经理必须具备将各个节点连接起来的基础能力。只有拥有了这样的基础能力，再加上平时的不断实践和思考，才能做到不断创新，才能创造出伟大的产品。

2021-04-25
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基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计_苏越

针对传统家居监控系统存在里程多、温度高、电池电量消耗快问题,无法对室内环境进行稳定排查,带来安全隐患。提出了基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计。系统是以安卓作为平台,使用SQLite数据库提升数据存储能力,按照Zstack协议栈设计安全监控系统总体架构,使用8位AVR单片机对电机和传感器进行控制。以S5PV210作为开发板,支持MPEG-1/2/4格式视频编解码和数字TV输出。使用DS18B20数字温度传感器,使传感器与单片机之间快速通信,选择MQ2气敏式烟雾传感器,不会受到VCC端电压值限制,能够直接对地开路。通过ARM内核作为主要控制芯片,设计客户端,在C语言编程支持下,对机器人传送自动追踪目标命令,由此完成系统设计。通过实验对比结果可知,该系统里程小、温度低、电池电量消耗慢,具有良好稳定性,能够保障家居环境安全。

2021-04-19
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10大类36个螺杆空压机常见故障及处理技术手册

故障现象：空压机启动时运行指示灯不亮且主电机未启动。原因分析： 1)保险丝烧毁； 2)保护继电器动作； 3)起动继电器故障； 4)起动按钮接触不良； 5)电压太低； 6)电动机故障； 7)机体故障； 8)欠相保护继电器动作； 9)空压机轻重故障报警后，未复位。

2023-02-09
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“工业母机”，进入爬坡期

“工业母机”主要是指数控机床，是制造业高端突破的重点领域。伴随着我国推进制造业转型升级，数控机床一直是一个热点产业领域，成为很多地方产业招商的重点方向。近期，工业母机概念上市公司的表现较为活跃，让我们又关注到这一产业。走过爆发期进入爬坡期的数控机床产业，能否通过技术升级实现新的市场突破？未来的数控机床产业有哪些发展趋势？

2023-02-01
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声辐射力及其应用

声波是在弹性介质中传播的经典机械波。当声波在物体表面发生反射、折射、散射等效应时，会与物体产生动量与能量的交换。这种交换在宏观上表现为声波对物体施加力的作用，称为声辐射力，瑞利和朗之万两位科学家正是声辐射力的最早发现者。经过一百多年的探索，声辐射力的基本理论和研究方法已经得到极大的丰富和发展，成为声学的前沿与热点问题。与此同时，在生物医学、材料科学、纳米科学等领域，基于声辐射力的无损精准操控技术正受到越来越多的关注，展现出巨大的应用前景。

2022-01-16
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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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