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党建引领智能化社区方案(44页PPT)

党建引领 智能化社区方案(44页PPT),党建引领 智能化社区方案(44页PPT),党建引领 智能化社区方案(44页PPT)

  • 2025-02-07
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设备故障诊断行业现状、发展趋势分析

设备故障诊断(Equipment Fault Diagnosis, EFD)作为现代工业稳健运行的关键支撑技术,依托先进的传感器数据采集技术、视频、图片智能识别技术,精准捕捉工业设备在运行过程中的各类物理参数,诸如机械振动、温度变化、流体压力、噪音、表面磨损裂纹等信息。这些数据通过高速传输通道汇聚至数据分析工业物联网平台,运用平台上复杂丰富的算法模型进行深度挖掘与多模态解析,进而实现对工业设备全方位的状态监测、前瞻性的故障预测以及系统全面的健康管理(PHM)。

  • 2025-02-05
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张润:基于红外图像目标检测与偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法

变压器套管在红外巡检图像中占比较小,发热缺陷特征不明显,人工检测套管发热缺陷易受主观判断影响,且难以应对巡检产生的海量红外图像。为提高套管发热缺陷检测效率,提出了一种结合目标检测算法与图像偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法。首先,采用YOLOv7目标检测模型对套管目标进行识别与定位,引入SimAM注意力机制与高效解耦头对模型进行改进,提高套管目标的识别准确率与召回率。然后,对定位裁剪的套管目标进行图像偏斜矫正,提取中心区域温度特征信息进行发热缺陷诊断。实验结果表明:改进后模型对套管目标识别准确率为95.50%,召回率为97.14%,平均精度为98.30%,检测FPS为42帧/s,所提方法能精准定位套管目标并提取对应温度曲线,有效提高了套管发热缺陷检测效率。

  • 2024-11-12
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OSCAR&超神经:可信开源人工智能大模型案例汇编(第一期)

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线,其不断丰富人工智能领域的应用场景。2023年,Meta 相继发布 Llama 和 Llama2,很快成为广受欢迎的开源大模型,也成为许多模型的基座模型。开源大模型可以促进技术的共享和交流,加速人工智能的发展,但也存在数据隐私安全风险、许可协议尚未形成共识、产业生态不健全、商业模式不清晰等问题。

  • 2024-01-31
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【专家PPT】绿色工厂申报要点及奖励政策解析

【专家PPT】绿色工厂申报要点及奖励政策解析,【专家PPT】绿色工厂申报要点及奖励政策解析,【专家PPT】绿色工厂申报要点及奖励政策解析

  • 2024-04-12
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中国信通院:2023云原生应用引擎技术发展白皮书

经过十几年的发展,云计算作为数字化转型的重要基础设施,已经由“面向云迁移应用”的阶段演进到“面向云构建应用”的阶段,即由“以资源为中心”演进到“以应用为中心”的云原生基础设施阶段。云原生基础设施利用智能的调度和运维系统来高效管理更为丰富的应用,为用户带来了多方面的革新。在云原生的基础设施中,支撑应用的所有能力都已经 API 化、标准化,如存储、网络、路由、部署,这种架构使得应用能够解除对特定的云服务商的依赖,快速分发到不同的公有云,或公有和私有云混合的复杂云环境。

  • 2023-07-05
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安远AI:2023前沿大模型的风险、安全与治理报告

前沿?模型(Frontier Large Model):能执??泛的任务,并达到或超过当前最先进现有模型能?的?规模机器学习模型,是?前最常?的前沿AI,提供了最多的机遇但也带来了新的?险。

  • 2024-03-26
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数字经济下的产业大脑解决方案

产业大脑以工业互联网为支撑,以数据资源为核心,运用新一代信息技术,综合集成产业链、供应链、资金链、创新链,融合企业侧和政府侧数据,贯通生产端与消费端,为企业生产经营提供数字化赋能,为产业生态建设提供数字化服务,为经济治理提供数字化手段,着力推动质量变革、效率变革、动力变革。

  • 2023-11-16
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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