漏电保护开关和过欠压开关，其实本质上都是空气开关，只不过是在空气开关的基础上增加了组件（漏电保护组件和过欠压脱扣器）所以在外观上，空气开关只有手柄，而漏电保护开关和过欠压开关的左边是有手柄的空气开关，右边还多了一个装置。
一、PLC的简介与起源 1、PLC简介 2、PLC起源 二、PLC的基本结构 1、基本单元组成 2、扩展模块 三、PLC的外部接线 1、PNP与NPN接线 2、PLC的NPN与PNP设置 四、编程语言
随着能量需求、安全需求与传统电池的矛盾日益突出，全固态锂离子电池（以下简称“全固态电池”）由于能量密度高、安全性能好而成为下一代最受关注的电化学储能电池之一。全固态电池技术正在迅速发展，并在电动汽车、储能系统、便携式电子设备等领域得到应用[1-2]。由于全固态电池在低温环境下的性能大幅降低，提高低温环境下全固态电池的容量保持率和稳定性尤为重要。低温环境下提升全固态电池充电容量和稳定性的方法主要有：设计电池自加热功能；通过电池材料纳米化，改善电池的使用特性；开发固态电解质体系电池[3]。
传统的不确定性量化( uncertainty quantification，UQ )方法在处理高维问题时会遭遇维数灾难，解决这一挑战的一种方法是利用深度神经网络 ( deep neural networks，DNNs ) 强大的近似能力。然而，传统的 DNNs 通常需要大量高保真度 ( high-fidelity，HF) 数据训练来确保精确的预测，但由于计算或实验成本限制，此类数据可得性有限。为了减少训练费用，本研究引入了多保真度深度神经网络 ( multi-fidelity deep neural networks，MF？DNNs )，其中构建了一个子网络来同时捕获高保真度和低保真度 ( low-fidelity，LF ) 数据之间的线性和非线性相关性。MF？DNNs 的有效性最初通过准确近似各种基准函数来证明。随后，考虑输入不确定性的均匀分布或高斯分布，首次使用开发的MF？ DNNs来模拟1维、32维和100维环境中的偶然不确定性传播，UQ 结果证实，MF？ DNNs 能够熟练地预测兴趣参量 ( quantities of interest，QoI ) 的概率密度分布及其统计矩，而不会显著降低准确性。此外，MF？DNN 被用于模拟飞机推进系统内部的物理流动，同时考虑源自实验测量误差的偶然不确定性，基于二维欧拉流场和少量实验数据点，利用MF-DNNs对等熵马赫数分布进行了精确预测。总之，提出的 MF？DNN 框架在解决实际工程应用中的 UQ 和稳健优化挑战方面表现出巨大的潜力，尤其是在处理多保真度数据源时。
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用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
涵盖了旋转机械（齿轮箱、汽轮机、压缩机、电机以及泵等）转子不平衡振动、不对中振动、油膜涡动与油膜振荡振动、共振振动、松动振动、摩擦振动、电磁振动、流体动力激振、扭转振动、自激振动、转子偏心振动、转子弯曲振动以及拍振的特点、原因分析及处理措施
应急通信产业新技术应用蓝皮书主题报告，涉及应急通信需求、应急通信技术、应急通信应用等多个方面，交流研讨应急通信前沿技术，致力于引导技术创新，加大产品推广应用，提升我国应急通信产业活力。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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