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高速旋转机械轴系动力学设计

智能机械制造中的智能系统能够有效的对信息资源进行采集,并能实现根据所采集的数据对制造的流程进行模拟

  • 2022-02-01
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单片机测控技术应用实例解析

PLC编程是一种数字运算操作的电子系统,专为在工业环境下应用而设计。它采用可编程序的存储器,用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令,并通过数字式、模拟式的输入和输出,控制各种类型的机械或生产过程。

  • 2022-02-03
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视觉检测人应该了解的缺陷检测方法

产品缺陷检测技术是指对检测样本的表面斑点、凹坑、划痕、色差、缺损和内部结构等缺陷进行检测, 获得检测样本表面或内部的缺陷深度、大小、 轮廓、缺陷类别等相关信息。主流的缺陷检测法包括:磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、X 射线检测和机器视觉缺陷检测法。

  • 2022-01-19
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国内最大规模5G智能电网建成

近日,山东青岛供电公司与中国电信青岛分公司、华为技术有限公司联合打造的5G智能电网项目建设完工。这是当前国内规模最大的5G智能电网。截至目前,合作三方在青岛西海岸古镇口、崂山金家岭、奥帆中心等地已部署30余个5G基站,有效提升了供电服务质量、电网运检效率及共建共享水平。

  • 2021-04-17
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边缘计算网络主动安全防御研究与技术短板剖析

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2021-12-27
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数据架构总体设计方案(ppt)

数据架构总体设计方案(ppt)

  • 2021-07-06
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精细化工过程及设备检测和监控技术研究

简要分析了当前精细化工生产过程及设备检测与监控技术存在的问题与面临的挑战,分别介绍了基于数学模型估算的软测量技术,计算机模拟的虚拟仪器检测技术,图像采集处理和识别的机器视觉技术,光谱检测和化学计量学方法的过程分析检测技术,以及基于射线透视成像的工艺设备运行工况检测技术等。精细化工过程及设备监控技术主要研究动向为生产工况和生产质量的综合性统计过程控制以及生产过程的综合性安全保护控制等。

  • 2021-04-21
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智能、知识与模型

前些日子在一个自动化专业群里,和一位教授产生了争论。教授认为模型可以解决一切智能化相关的问题。对此,我并不是完全赞同:对不了解模型的人,一定要强调模型的重要性;而认识到一定深度,又必须认识到模型的局限性。

  • 2021-04-19
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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