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学深度学习必须知道的五大卷积神经网络!发展历程、网络结构、模型特点统统涵盖!

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)已然成为图像识别、视频分析以及自然语言处理等诸多领域的核心技术手段。在当前的研究与应用场景中,CNN 的重要性愈发凸显。

  • 2025-02-01
  • 阅读393

振动力学发展历史概述

振动力学是力学的一个重要组成部分,但关于其历史发展尚无全面的论述,相关内容散见于科技史、力学史、数学史、声学史、材料强度史以及一些专题性研究。本文拟对振动力学的发展历史作简要而不失全面的概述,希望通过对历史发展的回顾与分析,揭示振动力学的学科特点和发展规律,进而对振动力学的研究和教学有所启发和助益。振动力学内容丰富,这里对于振动问题的早期研究简略带过,也不涉及振动力学的最新进展。

  • 2025-02-01
  • 阅读389

热电厂锅炉智能燃烧优化控制技术思考

近期,我们一台150吨的高温高压的CFB锅炉,应用了和利时公司的“CFB锅炉燃烧自动及母管协调控制技术”,效果还不错。

  • 2025-01-25
  • 阅读367

基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务的几点思考

在全球能源转型与数字化浪潮的推动下,火电厂正面临更加严峻的挑战与机遇。实现从传统运行管理模式向智能化、精细化管理的转变,已成为提升电厂经济效益和环境绩效的必由之路。围绕“基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务”,我想跟大家一块探讨,如何通过数据驱动实现能效提升和智能化转型。

  • 2025-01-25
  • 阅读368

大型企业流程管理与信息化诊断

大型企业流程管理与信息化诊断

  • 2025-01-25
  • 阅读372

基于振动信号的风电机组轴承故障诊断技术研究

基于振动信号的风电机组轴承故障诊断技术是近年来风电领域的重要研究方向。风电机组轴承作为关键部件,其运行状态直接影响到整个机组的稳定性和安全性。因此,开发高效、准确的故障诊断方法对于降低维护成本、提高发电效率具有重要意义。

  • 2025-01-25
  • 阅读361

水电站智能巡检系统监测运行与时序特征分析

[摘 要]?水电站是国家能源战略部署重要的组成部分, 水电站各组件的状态参数及运行参数的收集、分析和反馈对电站的安全稳定运行至关重要。本文针对国内大多数水电站目前采用的传统人工巡检和工业监控相结合的系统存在的人力消耗大、安全系数低, 工业摄像头易出现死角、人工监视屏幕疲劳等问题, 对已开发用于电站监测的智能巡检机器人的工作原理及在水电站内日常巡检和运行分析系统进行介绍, 并将机器人所采集到的信号分为一次状态信号、缓慢变化信号、快速脉动时序信号。针对快速脉动时序信号独有的复杂性和非线性特性, 本文将传统时频信号分析方法和非线性混沌分析方法相结合, 分析快速脉动时序信号, 得到其非线性特征与机组运行不稳定性的关联性。结果表明在智能巡检分析模块加入非线性混沌分析可以有效建立机组信号与运行状态的关系, 实现水电站实时状态监测。[关键词]?水电站; 智能巡检; 压力脉动; 混沌分析

  • 2025-01-17
  • 阅读614

梁少华、乔宗良:电厂智慧监盘及预警诊断平台研究(复述,能源研究与利用2023.1)

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障,且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性,从而对运行人员监控机组状态产生干扰,无法在设备故障早期阶段做出预警,就会影响运行人员的判断,造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警,是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS?系统中存储的热工过程数据,基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型,采用模块化设计,开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明,该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警,通过Web?端通知现场运行人员,真正实现了燃煤火电智慧监盘。

  • 2025-01-17
  • 阅读773
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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

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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面向人工智能的光传送网(AI-OTN)技术研究报告

AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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