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西门子、罗克韦尔、达索、PTC等工业巨头围殴下的国内工业软件江湖

多年来,针对国内“重硬轻软”的政策和行业风气,曾在美国工业软件公司从业十多年的赵敏一直在强调,工业软件是典型的高端工业品,研制开发工作是一门工业知识、工作经验和技术诀窍(Know-How)之集大成的专业学问。“没有工业知识,没有制造业经验,只学过计算机软件的工程师,是设计不出先进的工业软件的

  • 2021-03-24
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科普:16种常见工业废水处理方法

在工业含盐废水的处理过程中,工业含盐废水进入低温多效浓缩结晶装置,经过3—6效蒸发冷凝的浓缩结晶过程,分离为淡化水(淡化水可能含有微量低沸点有机物)和浓缩晶浆废液;无机盐和部分有机物可结晶分离出来,焚烧处理为无机盐废渣;不能结晶的有机物浓缩废液可采用滚筒蒸发器,形成固态废渣,焚烧处理;淡化水可返回生产系统替代软化水加以利用。

  • 2021-03-24
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IEEESENSORSJOURNAL基于深空时网络和典型变量分析的工业过程质量相关故障检测方法

现代制造过程通常包含多个子过程,过程变量的时空特征难以提取,这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析(GATRU-CVA)。首先,利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来,为全局变量构建了图注意力网络(GAT)的空间特征提取器。此外,使用子块知识图将全局空间特征划分为子块,并构建相应的时间特征提取器。然后,考虑到过程动态特性,使用CVA基于时空特征对过程进行建模,并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器(KDE)方法确定。最后,使用热轧带钢机过程(HSMP)的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明,该方法对HSMP的正确监测率(CMR)为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词:规范变量分析、故障检测、门控递归单元(GRU)、图注意力网络(GAT)知识图。

  • 2025-01-11
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_ERP流程图大全(57页WPRD)

_ERP流程图大全(57页 WPRD),_ERP流程图大全(57页 WPRD),_ERP流程图大全(57页 WPRD),_ERP流程图大全(57页 WPRD)

  • 2025-06-04
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数字化技术助力工程项目智慧建造 (47页 PPT)

施工现场每天都产生各种形式的海量信息,这些信息是施工活动的真实记录。近年来,数字化技术的发展为保存施工过程数据提供有效手段,为加强项目后台管控提供了有力抓手。如今,各种高新技术、大数据被应用到建设施工现场,其中最成功的就是智慧工地管理平台

  • 2021-04-30
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最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
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破解Kubernetes应用开发困局

对于传统的开发过程来说,大部分开发处于一个单体应用的架构。随着单体应用越来越复杂,很多团队会发现,单体应用已经不能很好地嵌合公司的业务发展需要,也不能很好地在公司现有组织架构的责任划分中承担迭代作用。

  • 2022-09-29
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电机控制专用集成电路

作为世界领先的集成和分立功率转换半导体供应商之一,ST的电源管理设备使节能、高功率密度和更低的待机功耗设计解决方案成为可能。

  • 2022-01-27
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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华为数字化转型之道

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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