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基于MATLAB的语音信号采集与处理

语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的

  • 2023-12-04
  • 阅读452

设备状态综合分析系统介绍

该仪器主要用于分析设备故障根源,找出根本问题所在,同时利用所附带的软件建立全场设各管理系统和设各台账: 其他扩展配置根据需要可以增加,价格根据增加的项目再洽询功能及产品特点的描述:

  • 2023-12-04
  • 阅读350

锂离子电池基本原理、配方及工艺流程

一个电源给电池充电,此时正极上的电子 e 从通过外部电路跑到负极上,正离子 Lit从正极“跳进”电解液里,“爬过”隔膜上弯弯曲曲的小洞,“游泳”到达负极,与早就跑过来的电子结合在一起。

  • 2023-12-04
  • 阅读344

电动自行车控制器电路及原理大全

目前流行的电动自行车、电动摩托车大都使用直流电机,对直流电机调速的控制器有很多种类。电动车控制器核心是脉宽调制(PWM)器,而一款完善的控制器,还应具有电瓶欠压保护、电机过流保护、刹车断电、电量显示等功能.

  • 2023-12-04
  • 阅读380

智能诊断技术综述

设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当 1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化1。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2].

  • 2023-11-23
  • 阅读353

移动通信系统切换技术概述

在移动通信系统中,切换已被作为一种关键的技术广泛应用。本文首先对切换过程的基本概念进行介绍,然后依次论述了硬切换、软切换、无缝切换、接力切换和垂直切换的原理、过程及优缺点,并结合这几种主流的切换技术做了比较,并对几种切换技术的优兮做了总结。

  • 2023-11-23
  • 阅读540

电力设备图像智能识别技术实用化提升与实践

介绍电力设备图像识别的应用背景和关键技术,分享应用案例,最后做了总结和展望。新型电力系统建设的加快深入推进,对电网持续可靠供电、安全稳定运行等方面提出了更高的要求,传统模式在平衡安全经济、绿色发展过程中的矛盾日益凸显,巫需结合智能化、数字化技术,推进图像智能识别技术应用,赋能智能巡检终端,实现设备监控集约化与管理精益化,推进电网向能源互联网加快升级和数字化转型

  • 2023-11-23
  • 阅读866

视讯技术基础知识介绍

图形( graphic): 和图像与视频不同,有一种说法是图形就是自然界的客观世界不存在的图案。对于计算机中的图形研究,有专门的计算机图形学,主要的研究对象是点、线面等抽象事物。目前所谓的计算机显卡 3D 技术支持,主要就是图形技术相关的范畴。关于图形方面的开发,好象 OpenGL 是其中比较有名的 3D 图形库

  • 2023-11-22
  • 阅读334
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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