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基于数据中台、业务中台的智慧应急解决方案(47页 PDF)

通过对智能技术的应用能够对机械制造工作中的质量进行保障,当工作的质量得到提升时就会从减,施工问题的出现而对工作所用的材料损耗进行降低,随着科技不断提升的过程中,智能技术的不断提升也会使得智能机械制造中所具有的节能水平得到日益的提高。

  • 2022-03-27
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TPU演进十年:Google十大经验及教训

David Patterson,Google杰出工程师、UC Berkeley荣誉退休教授、美国国家工程院、科学院院士、文理科学院“三院”院士。他是RISC(精简指令集计算机)、RAID(独立磁盘冗余阵列)和NOW(工作站网络)的缔造者,他与John Hennessy的著作《计算机体系结构:量化研究方法》在业内久负盛名。

  • 2022-11-23
  • 阅读584

门禁系统如何与消防、视频、智能楼宇系统联动

在人流量比较密集的场所,在出现火警、恐怖袭击等紧急情况下人员疏散比较困难,尤其这些场所安装了门禁系统后,这个问题就表现得尤为明显,平时安全保障的“门神”,此时就成为了人们逃生的重大障碍。因此,门禁系统必须具备消防火灾联动功能。

  • 2021-03-27
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翁幸博士:基于多端口直流变压器的氢燃料电池-储能协调控制策略

面向氢燃料电池在微网领域日趋广泛的应用,依托宁波慈溪氢电耦合直流微网示范工程中的风/光/氢燃料电池直流互联系统,研究其氢燃料电池接入的核心设备——三端口直流变压器的端口功率协调控制策略。为缩短仿真时间,提出并采用了一种适用于多模块串并联多有源桥结构直流变压器的开关周期平均模型,并应用该等效简化模型提出了一种燃料电池-储能混合供电系统能量协调控制策略。该控制策略可根据储能系统荷电状态、各端口功率容量、燃料电池动态响应速度等因素对各端口功率指令进行优化调整与智能分配,避免燃料电池发电功率过快变化、储能系统过充过放,并最大化氢能发电占比。经实际样机测试与MATLAB Simulink仿真验证,该协调控制策略在直流变压器的多种控制模式下均有良好的工作性能,功率控制端口的实际功率可以跟随快速变化的指令值,负荷突变时电压控制端口的实际电压波动均能控制在4%以下。

  • 2024-08-20
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一文读懂如何实施数据治理?

大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,快速开始探索应用场景和商业模式、建设技术平台。这无可厚非。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的,因为很经典的一句话:Garbage in ,Garbage out,数据质量没有保证。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。

  • 2022-09-29
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设备故障的定义及种类

设备故障的定义及种类 1、故障的含义 故障——设备在运行过程中,丧失或降低其规定的功能及不能继续运行的现象。 2、故障的类型 故障可以不同角度分: 1)临时性故障 2)永久性故障

  • 2022-11-21
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玩转tablestore入门与实践

TableStore 是阿里云自研首款分布式多模型数据库,属于 NoSQL 的类别。提到 NoSQL 数据库,现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再 仅仅依赖于关系型数据库,而是会根据不同的业务场景,来选型使用不同类型的数据库, 例如缓存型 KeyValue 数据会存储在 Redis,文档型数据会存储在 MongoDB,图数据会存 储在 Neo4J 等。

  • 2022-03-07
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图解:15类39个机械振动故障及其特征频谱

15类常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡、不对中、偏心转子、弯曲轴、机械松动、转子摩擦、共振、皮带和皮带轮、流体动力激振、拍振、偏心转子、电机、齿轮故障、滚动轴承、滑动轴承。

  • 2023-01-29
  • 阅读581
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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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