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甲子光年:2024年中国AI医疗产业研究报告

早期AI研究主要集中在逻辑推理和问题解决方面。随着计算能力的提升,AI开始能够处理更复杂的任务并具有一定的独立性;增强学习和深度学习 等技术的出现,使得AI能够在不断的试错中学习并优化自己的行为。

  • 2025-05-20
  • 阅读366
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  • 42页
  • pdf

建筑工程信息化与BIM课件

通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息: 三维几何形状信息 非几何形状信息,如建筑构件的材料、重量、价格、进度和施工等等 集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据 为设计师、建筑师、水电暖铺设工程师、开发商乃至最终用户等各环节人员提供“模拟和分析”

  • 2025-05-20
  • 阅读385
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  • 92页
  • ppt

智慧园区数字机电综合运维解决方案(50页 PPT)

以强弱电一体化监控为基础,对建筑内部各专业系统进行业务集成; 以能效管理和设备管理为核心,实现对能源及机电设备的有效管理和优化控制; 以运维支撑服务为抓手,实现运维及管理效率的有效提升; 建设可面向未来演进的集团级计费管理、能源管理、运维管理中心,实现面向不同层级客户的一键式管理。

  • 2024-12-16
  • 阅读271
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  • 51页
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Dify+MCP:泵类设备的预测性维护案例

上篇文章中,给大家分享了一个使用 Dify+RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例,过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节,比如:HTTP 请求的数据存在哪里? IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify?以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源(IoT, CMMS, MES, ERP)的智能查询。

  • 2025-04-24
  • 阅读484

【顶刊综述】北京理工大学研究表明:通过统计特征和机器学习驱动进行大规模现场数据电池老化预测

准确预测电池老化对于缓解电池使用过程中的性能下降至关重要。虽然汽车行业认识到利用现场数据进行电池性能评估和优化的重要性,但其实际实施面临着数据收集方面的挑战,并且缺乏基于现场数据的预测方法。为了解决这个问题,我们从 60 辆运行了 4 年以上的电动汽车中收集现场数据,并开发了一种基于统计特征的稳健数据驱动方法,用于锂离子电池老化预测。所提出的预处理方法集成了数据清洗、转换和重建。此外,我们还引入了多级筛选技术,以从历史使用行为中提取统计特征。利用机器学习,我们准确预测老化轨迹和最差寿命的电池,同时量化预测不确定性。本研究强调基于现场数据的电池健康管理框架,这不仅为船上健康监测和预测提供了重要基础,也为电池第二寿命评估场景铺平了道路。

  • 2025-04-24
  • 阅读524

故障诊断|信号降噪算法合集

在轴承故障信号中既包含轴承转动声音,又包含场景中的其他噪声信息。如何聚焦轴承转动的时域特征和频域特征,降低场景噪声的干扰,是我们需要解决的问题。

  • 2025-04-24
  • 阅读353

Python轴承故障诊断|从入门到发文

1 Python 入门学习 2 数据集学习和预处理 3 深度学习入门与实战 4 信号处理基础 5 深度学习和信号处理进阶 6 轴承故障诊断模型全家桶 7 论文学习与资料分享 8 写作技巧与科研创新

  • 2025-04-24
  • 阅读331

新能源乘用车市场深度分析报告(2026年第2期)

从图表数据来看,2026 年 1-2 月全国新能源汽车市场呈现明显下滑态势。1 月销量 56.6 万辆,同比下降 19.77%;2 月销量 43.1 万辆,同比降幅扩大至 34.87%,两个月累计销量 99.7 万辆,较 2025 年同期的 136.8 万辆下滑 27.08%,跌幅显著。这一趋势反映出市场需求端的疲软,可能受宏观经济环境、 消费信心不足、前期补贴退坡后市场透支等因素影响。

  • 2026-04-14
  • 阅读42
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  • 31页
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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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