随着工业技术以及新一代信息技术的迅速发展,石油、化工、电力、游乐、新能源汽车等各领域的装备日趋复杂,装备的集成化智能化程度不断提高。伴随着复杂装备的发展,其设计、制造、测试、运行维护等全寿命周期成本大幅度增加。
通过大数据分析能够有效发现问题间的关联性,但对于挖掘问题之间的因果性却相对乏力,而后者恰恰是工业领域实现智能化转型的关键。要实现对于问题因果性的挖掘,就需要结合工业机理知识,在深入了解系统结构和运行逻辑的基础上进行分析及预测。具体到应用的关键点,最核心的一部分是故障预测与健康管理(PHM)。
为有效地获取滚珠丝杠副精度寿命特征, 利用滚珠丝杠副磨损特征建立加速退化模型, 并且根据设计的试验装置和试验过程的摩擦力矩值变化情况, 采用参数估计方法进行退化数据的统计分析, 获得不同应力水平下的滚珠丝杠副加速退化参数模型。
通过加速度计和传声器采集数据,实现更准确、鲁棒的轴承故障诊断。该方法从原始振动信号和声学信号中提取特征,并利用基于1d - cnn的网络进行融合。在十组轴承上获得的大量实验结果用于评估所提出方法的性能。通过分析不同信噪比下的损失函数和准确率,经验发现该方法比基于单模态传感器的算法具有更高的诊断准确率。此外,还进行了可视化分析,探讨了所提出的基于1d - cnn的方法的内部机制。
在传统的工业自动化金字塔中,SCADA(监控和数据采集)系统在第 2 级运行,管理和收集工厂运营基础层(0 和 1)的数据,其中包括 PLC(可编程逻辑控制器)和现场设备。它还与第三层的 MES(制造执行系统)等更高级别的应用程序进行通信。
通俗来说,机器学习模型就是一种数学函数,它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说,机器学习模型就是一种通过学习训练数据,来调整模型参数,以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
拥有一种可靠的方法来预测和预测未来事件一直是人类的愿望。在数字时代,我们拥有丰富的信息,尤其是时间序列数据。
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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”。
中国现代城市公园建设整体呈上升的发展态势,至2019年,中国公园数量达到18038个,比上年增加1303个,同比增长7.79%。
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。产业园区作为产业集聚发展和区域经济增长的重要载体,其数字化转型已成为顺应时代潮流、把握发展机遇、提升核心竞争力的必然选择。
1码/脸通行:打通门禁、闸机、梯控, 实现多种通行识别技术的融合,保障办公楼字高效的通行秩序,为员工提供无感便捷的通行体验。
党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理,《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时,也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前,政务智能体应用探索持续推进,将大模型能力与政务场景深度结合,在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力,正成为推动政务智能化发展的重要抓手。
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