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医疗器械的常用灭菌方法及验证

医疗器械产品灭菌的目的,是使产品无任何类型的存活微生物,在灭菌过程中,微生物的死亡规律是用指数函数表示的。因此任何单位产品上微生物的存在可用概率表示,概率可以减少到很低,但不可能为零。该概率可用无菌保障水平 (SAL) 表示,通常无菌概念是指无保障水平 (SAL) 达到 10-6。

  • 2021-06-13
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美团点评基于Flink的实时数仓建设实践

近些年,企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景,介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库,从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》,对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。

  • 2021-06-06
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涡轮主动控制技术现状及发展分析

涡轮是航空发动机的核心部件,随着对发动机性能要求的不断提高,涡轮的工作条件愈发严苛,出现高温、高应力、振动、高负荷涡轮叶片流动分离等问题,主动控制技术是在现有技术条件下解决上述问题的重要手段。 主动控制技术是指在发动机运转过程中主动调控部件/系统的工作状态,使得部件/系统在给定工作条件下具有最佳性能,从而提高发动机整机的性能与可靠性。通过涡轮主动控制,可保证涡轮在宽范围工况下的高效、稳定工作,规避高温、高应力、振动、高负荷涡轮叶片流动分离等影响涡轮性能及可靠性的问题,从而支撑发动机根据任务灵活地调节自身工作状态,实现多变工况下的最优综合效能。

  • 2021-06-02
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火电厂智能自动控制的技术路线

计算机分散控制系统(DistributedControl System-DCS)在发电厂中已经普及应用,我们国家DCS的硬件水平早就跻身世界先进行列,但在机组控制应用软件方面与先进工业国家相比还是有明显的落差。1985年,从先进工业国家引进的350MW及以上等级燃煤机组中设计有数字式智能自动化系统(DIASYS?DigitalIntelligentAutomatic System),APS(Automatic Procedure Start-up/Shut-down-机组程序自动启停系统)和FCB(FCB- Fast Cut Backe-锅炉快速减出力)功能作为DCS热工控制的标准配置。

  • 2021-06-02
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大数据聚合清洗建模技术方案

从数据源的采集到最终在数据集市层进行分析的过程中,做了三次聚合。第一次的数据聚合是在部门数据层到基础中间层之间。第二次的聚合基础中间层和应用层之间。第三次数据聚合是在应用中间层和数据集市层之间。这三次聚合,实现了对数据的清洗、转换和整合,去除了杂质数据,对数据进行了分类整理,更有助于建模和分析。

  • 2021-05-31
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前沿技术|智能油藏数字化技术

2017年,斯伦贝谢首次推出了基于云技术的DELFI勘探开发生产智能认知环境,不仅继承了斯伦贝谢原有软件技术产品和服务内容,同时进一步依托云端的人工智能与机器学习技术和OSDU开放数据生态系统的助力,开发出了大量支持油气公司勘探、开发和生产快速决策的原生云应用产品(如:ExplorePlan、FDPlan、DrillPlan、DrillOps等)。

  • 2021-05-31
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一种基于大数据技术的智能终端软件界面智能分布方法及系统

本发明公开了一种基于大数据技术的智能终端软件界面智能分布方法及系统,属于计算机软件,本发明要解决的技术问题为如何实现根据客户的特性去实现个性化的界面布局,同时具有防诈骗分析功能,并推荐适合客户的个性化的理财产品,使客户得到更好的用户体验,采用的技术方案为:①该方法的具体步骤如下:S1、用户特征分析;S2、获取用户的特征信息;S3、推荐适合用户的理财产品;S4、防诈骗分析。②该系统包括用户特征分析模块、用户的特征信息获取模块、理财产品推荐模块及防诈骗分析模块。

  • 2021-05-12
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一种基于插件技术的航天测发控软件平台

一.种基于插件技术的航天测发控软件平台,包括平台内核、配置管理模块、插件管理模块、插件库。平台内核定义软件的集成方式、通讯接口以及软件主窗体与弹出窗体的布局风格,用于控制配置管理模块和插件管理模块工作;配置管理模块提供统--配置管理接口,在平台内核的控制下实现所有功能插件的参数装订;插件管理模块在平台内核的控制下实现插件的加载、注册、初始化以及卸载;插件库包括实现测发控各种业务逻辑功能的插件。本发明实现了软件功能的插件式开发与维护,解决了测发控类软件功能重叠带来重复工作、需求变更致使软件大幅修改等问题。

  • 2021-05-07
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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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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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