在开始齿轮齿面波纹度开始前,先来学习一下基本概念——波纹度和粗糙度,废话不多说,直接开始:
傅里叶分析作为数学的一个分支,无论在概念或方法上都广泛地影响着数学其它分支的发展。
学术动态 | 基于路径相关自适应物理神经网络的多轴疲劳寿命预测方法
设备故障诊断行业分析报告
ESWA 基于云边缘协作的大规模制造过程质量相关分层故障检测框架
在“新型煤化工企业生产安全典型专业技术问题及原因分析”系列文章中,介绍和分析了很多现场发现的典型问题,其中设备相关问题占比最大,我们在此系列的每一篇文章中,均介绍了“问题可能导致的风险、问题背后的原因”,而想要预防这些问题的出现,企业应该建立和优化“设备完整性管理体系”。
在很多的时间序列预测任务中,利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型是目前常见的深度学习解决方案之一。CNN和LSTM各自有不同的特长,CNN擅长局部模式的捕捉,LSTM擅长捕捉序列的长依赖关系。通过混合这两种网络,可以非常好地学习时间序列数据中的复杂模式。
Transformer 模型因其强大的性能和灵活性,广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域,并成为现代深度学习的重要基石。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者,更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节,当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中,将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位,档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构,确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作,将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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