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风力发电系统变流器故障诊断

风力发电系统变流器故障诊断风力发电系统变流器故障诊断风力发电系统变流器故障诊断风力发电系统变流器故障诊断风力发电系统变流器故障诊断

  • 2021-11-29
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智能电网故障诊断系统架构和关键技术研究

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  • 2021-11-29
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风力发电系统故障建模与仿真

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  • 2021-11-29
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电网故障下风力发电系统网侧电压同步信号检测

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  • 2021-11-29
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人工智能与中医诊断技术

中医诊断学是中医学的基础学科,它的发展影响着中医各临床学科的诊疗,尤受临床及科研学者的重视,因此也是现代中医学发展的前沿学科。目前,制约中医诊断学发展的瓶颈主要有四诊信息规范化客观化采集、中医诊断术语规范化等方面。中医四诊信息采集过程具相对主观性的问题由来已久,在许多中医学者坚持不懈的努力下,取得了一定进展,但仍存在采集过程不规范、标准不统一等问题。中医诊断术语规范化工作近几十年来亦受到高度重视,制定了相应的标准,但所制定标准与历版教材又有一定出入;中医工作者受教育时养成的既定习惯更改不易,推广较难;且在历代中医典籍医案中,术语普遍存在一词多义、多词一义等情况,以上种种情况造成了中医诊断术语仍较难统一,不利于传承和发展。

  • 2021-11-26
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PIM技术在人工智能应用的前景

受新冠肺炎疫情影响,全球数字化转型进程加快,存储器半导体技术的演变模式也随之发生改变。人工智能(AI,Artificial Intelligence)、物联网(IoT,Internet of Things)和大数据等技术正迅速发展,并广泛应用于远程办公、视频会议和在线课堂中,导致待处理的数据量激增。有数据显示,到2025年,全球数据量将达到163泽字节(zettabytes)1,其中有5.2泽字节(zettabytes)需进行数据分析。

  • 2021-11-26
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人工智能应用技术之人机交互

目前,人机交互的技术有基于传统硬件设备的交互技术、基于语音识别的交互技术、基于触控的交互技术、基于动作识别的交互技术、基于眼动追踪的交互技术、基于多通道(多种感觉通道和动作通道,如语音、手写、姿势、视线、表情等输入)的交互技术等。下面就让我们来看看各种人机交互技术的实现效果。

  • 2021-11-26
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十大人工智能技术

您有没有想过一种技术可以取代所有重复性工作并使人类摆脱繁重的劳动?人工智能是一项技术打击,自 1955 年以来一直席卷全球。互联网的出现帮助这项技术呈指数级发展,现在正在呈指数级发展。它通过广泛的子技术和应用进行了简化,从生物识别和计算机视觉到智能设备和自动驾驶汽车。

  • 2021-11-25
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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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具身智能行业应用方案解决方案

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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