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6S现场管理实施方法与技巧

目录: 1.6S起源及其作用 2.6S管理基础知识 3.6S推进的方法步骤 4.推行6S管理的技巧

  • 2023-02-08
  • 阅读221

学会机械密封安装,避免泵泄漏

离心泵的机械密封是离心泵部件中较为重要的一部分。同时对离心泵产品的无泄漏工作具有重要的意义。有利于离心泵的安全稳定的工作,及延长离心泵的无故障工作时间。以下主要介绍离心泵机械密封的安装拆卸及常见的故障原因分析。

  • 2023-02-08
  • 阅读241

图文并茂,轴承的安装方式,以及错误安装示范

装轴承应尽量在干燥、无尘的区域进行,并应远离会产生金属碎屑和灰尘的设备。当必须在复杂的环境下安装时,应当把污染降到最低。安装轴承时,应当根据类型和尺寸,选择机械,加热或液压等方法进行。

  • 2023-02-06
  • 阅读201

不同生命周期的润滑油检测要求

从润滑油生产供应商的角度,新油是调和生产完成并满足相关标准的油品。新油分关注的是符合性,即通过分析判断油品的质量是否符合标准的要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读202

浅议设备“5+4”管理之全寿命周期管理

随着企业生产经营所用的主、辅机设备逐步向大型化、高速化、自动化、智能化的方向发展,设备管理的要求日益提高,设备全寿命周期管理(PLCM)已经成为新时代设备管理现代化的客观要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读200

数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析

近期拜访了不少客户,发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样,甚至完全是错误的,有些厂商为了追求时髦和新颖,一味追求新的概念,甚至有些概念的完全是张冠李戴,给市场制造了居多混乱和困扰,给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由,希望该篇文章能正本清源,能给广大读者起到一定指导作用。

  • 2023-02-06
  • 阅读243

美团动态线程池实践思路及代码

背景 使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢? 1.代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor,但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 2.凭经验设置参数值,上线后发现需要调整,改代码重启服务,非常麻烦 3.线程池相对开发人员来说是个黑盒,运行情况不能及时感知到,直到出现问题

  • 2023-02-06
  • 阅读236

工业互联网政策年度汇编大盘点

2022年是党的二十大会议胜利召开,同时也是工信部实施“5G +工业互联网”512工程的收官之年。党的十八大以来,我国积极布局工业转型发展,从“两化融合”到“两化深度融合”再到现在的工业互联网,新型工业化步伐显著加快,信息通信业实现迭代跨越,迎来从“制造大国”“网络大国”向“制造强国”“网络强国”的历史性跨越。

  • 2023-02-06
  • 阅读213
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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。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

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”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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