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机械振动信号15个时域统计指标

振动信号原始统计特征分为两类:时域统计特征、频域统计特征。 信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的,如表所示,分为有量纲参数和无量纲参数两种,其中1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。

  • 2023-01-05
  • 阅读1410

企业主数据管理系统建设方案(51页)

基于对中国联通MSS信息化建设整体目标的理解,结合国内外先进电信企业的主数据管理建设经验,通过对主数据管理系统的现状分析、问题诊断和设计实施,最终需要达成以下的建设目标。

  • 2021-02-25
  • 阅读1408
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工业物联网发展驱动工业控制升级:中服云五大系列赋能六大领域全场景协同

传统工业控制长期受限于“分片式架构”,设备层、过程层等六大领域各自依赖独立控制系统(如单机PLC、局部DCS),数据孤岛导致“控制精度低、协同响应慢、资源浪费严重”——例如某化工企业因过程层工艺参数无法联动设备层运行状态,曾因反应釜温度调控滞后导致批次不合格;某汽车工厂因物流层与设备层信息割裂,频繁出现“等料停机”。 随着工业物联网(IIoT)技术的突破,工业控制正从“局部自动”向“全域智能”升级:通过设备互联、数据贯通与智能调度,实现“感知-分析-决策-执行”的全链路闭环。中服云工业物联网平台的SCADA版、企业版、集团版、设备版、数字孪生版五大系列,恰好契合这一升级需求——五大系列可按需组合,既解决“协议不兼容、数据不通”的基础问题,又通过数字孪生等核心能力强化控制精度与协同效率,成为工业控制升级的关键支撑。

  • 2025-09-21
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智能工厂总体设计方案(111页 PPT)

信息化管理部牵头,总部各部门提供业务指导,石化盈科和试点企业相关 人员以及企业专家、 外部专家等积极参与 成立PMO组织机构,自上而下、统一管理,确保顶层设计符合中国石化整体要求

  • 2024-04-10
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大数据时代信息化发展趋势.pdf

大数据时代的到来,为企业的信息化管理带来了机遇和挑战。本文从大数据的由来和发展、信息化技术与大数据的关系、大数据的发展环节以及电子政务中大数据的作用等方面指出信息化和大数据饿关系,并加强对大数据的认识和理解。

  • 2021-02-14
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谢纯良-阿里巴巴业务中台实践与思考-IAS2019演讲

业务模式: ToB,ToC,线上、线下、国际化、经济体等 技术架构: 单体,分布式,互联网架构,中台架构 等 软件平台: IOE ,开源自研 ,自有平台,阿里云 硬件平台: 商业采购,自研定制 (神龙)

  • 2021-12-31
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智慧园区综合解决方案202312_8697

1、建设一个统一的园区运营管理平台,统一管理、统一运营、统一计费、统一数据 2、在建设过程中借鉴智慧社区、智慧园区、智慧城市的商业化经验,整合相关资源形一个统一的园区服务体验 3、以5G为依托,综合企业、政务、等方面全面再现虚拟园区建设一个园区平台 4、园区建设是一个创新性的工作,促进园区各系统间的数据共享,实现业务协同和决策支持,提高园区管理者的决策能力。

  • 2023-12-15
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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
  • 阅读1404
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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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