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无线通信基本原理

电信号通常分为两大类: 模拟信号:某一电参量(幅度、频率)在一定取值范围内连续变化的信号。 数字信号:某一电参量(幅度、频率)在一定取值范围内跳跃变化,仅有有限个取值的信号。 由于模拟信号结构复杂,抗干扰能力差,而数字信号信号结构简单,抗干扰能力强,所以模拟通信必然被数字通信所取代。

  • 2024-09-23
  • 阅读353

故障诊断常用标准(二)动平衡标准(三)对中标准

故障诊断常用标准(二)动平衡标准(三)对中标准

  • 2023-07-25
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公安数据标签化建设应用研究

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  • 2023-02-27
  • 阅读353

SCADA系统组成及架构解析

在智能制造领域,SCADA系统可对工厂、车间、产线、设备的各维度数据进行充分集成、处理分析、对生产现场进行实时可视化展现,对提高生产运行的可靠性、安全性与经济效益,实现生产管理自动化,提高效率方面有着不可替代的作用。

  • 2021-08-27
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一种智能楼宇监控设备

本实用新型公开了一种智能楼宇监控设备,包括安装板,所述安装板的一侧表面均设有固定块,且固定块上安装有固定杆。有益效果:本实用新型通过固定杆和支撑杆,能够有效提高支撑板的稳定性,即使在受到大风天气时,也不易受强风影响而导致监控摄像头的视角发生改变,有利于提高监控设备的稳定性,照明灯在夜晚为行人提供照明的同时,还可以为监控设备提供足够的灯光,使监控设备更加清晰的进行监控,有利于提高监控质量,通过顺时针转动连接块,促使卡块与卡槽紧固卡接,便于对监控摄像头进行安装,当后期需要对监控摄像头进行检修或保养时,直接通过逆时针转动连接块,促使卡块与卡槽分离,便于拆卸监控摄像头进行检修或保养。

  • 2021-04-30
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2020 工业机器人行业研究报告

短期看下游需求复苏。受下游诸如汽车、3C 等行业影响,自 18 年 9 月起我国工 业机器人产量进入负增长,行业持续低迷,但从 19 年 10 月开始,增速首次转正 并保持上涨趋势至今,今年年初虽受到新冠疫情影响但并没有改变这种趋势。最新 数据显示,11 月份中国工业机器人产量为 23635 套,创下历史单月产量新高。1- 11 月份,国内工业机器人产量累计 20.68 万套,同比增长 22.2%,行业已经基本 摆脱低谷,进入新一轮的景气周期。

  • 2021-04-24
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阿里研究院AI人工智能影响力微报告

人工智能已经无处不在,但目前还是处在弱人工智能阶段,只能解决特定的具体任务类问题;人工智能发展第三次热潮主要源于三个重要因素:计算能力、深度学习算法和大数据的发展。

  • 2021-04-19
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云计算和物联网

云计算常与网格计算、效用计算、自主计算的关系: 网格计算:分布式计算的一种,由一-群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机,常用来执行一些大型任务。 效用计算:IT资源的一种打包和计费方式,比如按照计算、存储分别计量费用,像传统的电力等公共设施一样。

  • 2021-04-21
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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