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DeepSeek大模型原创核心技术解读

自GPT采用Transformer架构取得成功以来,经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新,主要为:多头潜在注意力即MLA 。

  • 2025-02-21
  • 阅读1112

讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读194

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读184

振动分析-技术与设备简介

任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员,我们有责任尽量减少振动的程度,以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加,这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时,它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样,我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器,我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题,维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护(PDM)的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护(PM)计划,能够最大化机器组件的使用寿命,减少停机时间,提高产品质量,并最小化灾难性故障发生的可能性。

  • 2025-01-15
  • 阅读215

什么是平均故障间隔时间(MTBF)?

MTBF(平均故障间隔时间)是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来,我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱,以及如何提高MTBF。

  • 2025-01-14
  • 阅读804

张思海、黄中:330MW循环流化床锅炉深度调峰技术(复述.发电技术2024.4)

为推进“双碳”政策的实施,消纳波动性较强的新能源并网发电,当前对火电机组的深度调峰要求越来越高。 循环流化床(CFB)锅炉机组在深度调峰低负荷运行工况有着先天优势,但实现20%以下的超低负荷运行依然面临众多的困难,如炉内流化的稳定性、氮氧化物的排放及炉内局部超温带来的安全性等问题。以某330 MW CFB锅炉的深度调峰技术应用为例,介绍了输煤筛分破碎系统、风帽节流圈、下二次风管等机组部件的改造,并配合烟气再循环等技术应用,成功实现了18%的超低负荷深度调峰运行,同时也很好地控制了NOx的排放。 最后总结了CFB机组超低负荷深度调峰技术的关键点和难点,对深度调峰运行带来的潜在问题进行了分析,并提出了相应的解决措施。研究结果具有重要的工程借鉴作用。

  • 2025-01-15
  • 阅读685

热电厂锅炉智能燃烧优化控制技术思考

近期,我们一台150吨的高温高压的CFB锅炉,应用了和利时公司的“CFB锅炉燃烧自动及母管协调控制技术”,效果还不错。

  • 2025-01-25
  • 阅读196

锅炉安全监察专项重点图解

五、锅炉设备本体及附属管道,是否存在跑、冒、滴、漏。要有运行记录。

  • 2025-01-15
  • 阅读237
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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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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。

  • 阅读385
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