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全网最全postman使用教程

postman是一款支持http协议的接口调试与测试工具,其主要特点就是功能强大,使用简单且易用性好 。 无论是开发人员进行接口调试,还是测试人员做接口测试,postman都是我们的首选工具之一 。 那么接下来就介绍下postman到底有哪些功能,它们分别都能干些什么 。下面先通过一张图来直观的来看下postman中所包含的功能 。

  • 2022-08-08
  • 阅读791

制造业信息化与工业4.0革命(93页 PPT)

特斯拉落子上海后,带动30余家产业链企业汇聚临港,在其数字驱动制造的理念赋能下,国内新能源汽车行业整体研制智能化水平被推向了新高度。

  • 2022-03-13
  • 阅读790
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通过宝塔面板部署一个SpringBoot+Vue前后端分离项目的指南(三更)

阿里云服务器->FinalShell->宝塔面板。近期需要将自己的一个SpringBoot+Vue前后端分离项目,并且是分模块开发的项目部署到服务器上,记录一下踩坑的地方,结合C站大佬的解决方案,循循善诱一步步部署到服务器上,简单,快速!三更Blog;阿里云服务器,宝塔面板。

  • 2023-04-24
  • 阅读790

德勤中国互联网医院数字医疗迈向新阶段

互联网正在以不可阻挡之势改变着我们的生活,并且与各行各业迅速融合。医疗,这一与民生息息相关的领域也在发生着前所未有的转变。2016年10月,中共中央、国务院印发了《健康中国2030规划纲要》,其终极目标是提高国民整体健康水平。因此,中国医疗产业也要完成从提供“医疗保障”向提供“健康服务”的转型,迈向未来智慧医疗。自2015年起,中国医疗信息化系统开始进入互联网时代,现阶段对互联网医院体系的打造是下一步向智慧医疗发展的重要基础。

  • 2021-03-18
  • 阅读787
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  • 20页
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新一代工业物联网数据管理关键技术研究

工业物联网时序数据呈爆炸式增长,导致工业时序数据的存储与处理面临应用需求多样化、低成本存储、高并发写入、数据处理时效性与有效性等挑战。为解决上述挑战,本文拟对如下内容进行研究:通过对工业物联网时序数据采集-存储-查询-处理一体化协同机理、工业物联网-应用融合的工业时序数据分布式存储与处理方法、工业物联网数据管理开源软件生态系统的融入方法等关键科学问题的研究,形成新一代工业物联网时序数据管理的理论体系。围绕“端边云协同的工业物联网时序数据管理理论”“新型工业时序数据存储与高鲁棒处理技术”“工业物联网时序数据库管理系统原型研发及应用示范”等开展研究,旨在建立新一代工业物联网数据管理体系和应用方案、提升我国工业物联网软件平台自主研发能力,具有重要理论意义和工程应用价值。

  • 2025-03-18
  • 阅读787

设备计划保养的落实方法【67页PPT】

设备计划保养的落实方法【67页PPT】

  • 2023-01-15
  • 阅读786

基深度学习的智能设备故障诊断研究综述总结报告

1. 非线性特征提取能力:可捕捉复杂工业数据中的高阶非线性关系,如轴承振动信号的微弱故障特征。 2. 数据驱动的自适应性:通过大规模数据训练,适应不同工况(如变转速、变载荷)下的设备状态变化。 3. 多模态处理能力:支持时序、图像、图结构等多类型数据,满足复杂设备(如齿轮箱、航空发动机)的多传感器融合诊断需求。

  • 2025-05-21
  • 阅读785

制造企业的数字化转型之路(54页 PPT)

数字时代已然来临,根据工信部直属研究机构日前发布的报告显示,2017 年,中国数字经济规模达27.2 万亿元,占国内生产总值(GDP)比重达到32.9%,其中数字经济融合部分,即传统产业通过应用数字技术所实现的生产效率和质量提升,已经占到整个数字经济的77.2%。

  • 2021-09-08
  • 阅读780
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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

  • 阅读795
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

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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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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智慧校园音频应用方案

教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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