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智能诊断技术综述

设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当 1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化1。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2].

  • 2023-11-23
  • 阅读260

445家国家新型工业化产业示范基地名单与分布概况

工信部日前向各地工业和信息化主管部门、通信管理局通报了2022年国家新型工业化产业示范基地(以下简称“示范基地”)发展质量评价结果。根据本次发展质量评价结果,445家示范基地整体处于四星水平,四星以上示范基地共有282个。其中,五星示范基地28个,占比6.3%,20个示范基地获两次以上五星评价。

  • 2023-11-16
  • 阅读474

Stable Diffusion安装与常见错误(+Lora使用)2023年最新安装教程

帮你快速搭建Stable Diffusion(2023年版本)

  • 2023-04-26
  • 阅读211

ChatGPT-4.0 : 未来已来,你来不来

好久没有更新过技术文章了,这个周末听说了一个非常火的技术ChatGPT 4.0,于是在闲暇之余我也进行了测试,今天这篇文章就给大家介绍一下ChatGPT究竟是什么东东,竟然让无数追求者为之疯狂,如果你还不会使用ChatGPT 那么可以去评论区看看那里准备了一个神奇的传送门,不得不说ChatGPT是真的强!!!下面就让我们一起了解究竟什么是ChatGPT吧。

  • 2023-04-26
  • 阅读210

体验一波ChatGpt工具-cursor(自动代码生成)

cursor的使用(ChatGpt工具)

  • 2023-04-26
  • 阅读212

零成本教你部署一个ChatGPT网站

上一篇博文“十分钟教你部署一个属于自己的chatgpt网站”上了热榜收获了一千多收藏后,就有小伙伴问我有没有便宜一点的服务器,我一想这确实是个问题,即使买一个国内服务器,域名备案也很麻烦,基本需要一个月,而海外服务器价格又普遍比较高,对于我这种白嫖党来说,属实买不起!于是我便将我的gitee项目ChatGPT-website又改造了一个纯前端版本,以便于使用github pages或者gitee pages服务实现零成本部署!

  • 2023-04-26
  • 阅读217

【分享】免梯子的GPT,玩 ChatGPT 的正确姿势

因为它太火了,所以,本周特推在几十个带有“chatgpt”的项目中选取了一个有代表性的项目,希望你能玩好这个新玩具。使用了gpt后,感觉前后端都要被替代了,太强了。由于本人之前很想体验gtp,但是一直难搞vpn,最近发现了一个GPT免梯子的,是我最近发现的最好用,最快的,且不要梯子的,用起来爽,界面也挺好看的,大家快玩儿玩儿。总之,Vue3在性能、组件API、Composition API、插槽、Tree-shaking等方面都有较大的改进和优化,可以带来更好的开发体验和更高的应用性能。

  • 2023-04-26
  • 阅读220

如何用ChatGPT高效完成工作

都2023年了,是时候让ChatGPT来帮我们完成工作了!本文将教你如何用ChatGPT高效地完成工作,并提供相关入门技巧。希望阅读本文后,大家都能轻松搞定工作,开开心心摸鱼。

  • 2023-04-26
  • 阅读204
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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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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