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设备预知保养体系建立实施指导方案

形成一个有效把握设备状态和信息统一处理的平台,改善设备点检人员经验不足的现状,形成标准化的以数据为标准的点检方式,同时诊断信息能够直接参与设备维修,形成状态检测、分析诊断、维护维修、信息反馈、持续提高的良性循环,提升企业的设备管理水平,有效降低系统成本,提高设备整体运行效率;企业高级管理人员可以及时掌握设备运行状态,从而实现企业提高设备管理水平、降本增效的总体目标。

  • 2024-09-23
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中国联通研究院:2023智慧矿山行业洞察研究报告

随着科技的不断发展,数字化转型已经成为当今社会中的重要趋势,而智慧矿山作为矿业数字化转型的重要载体,正在引领矿业迈向。未来。智慧矿山是指通过 5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等技术手段,实现矿山采矿、安全监控、资源优化、生态恢复等过程的数字化、自动化和智能化管理。

  • 2024-05-21
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分解学习+对比学习实现更清晰的时间序列预测建模

基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型,将原始的时间序列通过网络映射到一个表示,再基于这个表示进行预测。然而,这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量,这个向量耦合了很多不同维度的信息,容易造成过拟合,对序列中噪声的敏感程度也更高。

  • 2022-11-21
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上海数据交易所:数据交易PDCA模型

数据作为数字经济的核心生产要素和创新动力源泉,蕴含着事物的关联性及其发展规律,对提升国家安 全管理能力、社会治理能力、经济发展质量等各方面具有重要的价值。然而,数据要素流通使用环境复杂, 承载多方主体利益,流通使用过程环节众多,容易引发多重安全风险和隐私泄露问题,威胁个人隐私、商业 秘密、国家安全以及各参与主体的合法权益,严重制约数据要素大规模流通使用。近年来,政府组织、学术 界和产业界围绕数据要素在产权分配、数据治理和数据资产等方面的问题,很少有研究在中观或者微观层面 关注数据流通交易、数据市场可持续发展的基础条件——市场信任。

  • 2024-01-04
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电气设备故障诊断方法总结

电气设备是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电气设备在使用过程中,常常会出现各种各样的故障,维修人员如能迅速找到故障原因,并排除故障,对提高劳动生产率、减少经济损失和保障安全生产都具有重大意义。以下是网络整理的“六诊、九法、三先后、六先后”故障诊断法,供大家参考。

  • 2022-11-15
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chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
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技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
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大马力拖拉机数字孪生体构建方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-21

2022年9月13日上线论文“大马力拖拉机数字孪生体构建方法”,这篇文章由中国农业大学农机装备数字孪生课题组杜岳峰副教授团队完成。文章面向智能农机装备农业生产过程,提出了大马力拖拉机数字孪生体构建方法,阐述其运行机制。为了验证所提方法的有效性,以大马力拖拉机犁耕作业为例,通过部署拖拉机、中心服务器、物联网平台,开发智能农机装备农业生产系统数字孪生服务平台,构建拖拉机数字孪生体,并开展试验验证。该研究为大马力拖拉机运维控制过程数字孪生体的构建提供了方法框架,可为智慧农业蓬勃发展提供有力支持。

  • 2023-01-27
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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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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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