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旋转机械数据分析--信号处理

让我们假设我们已经从某类旋转的机械设备中采集了一段噪声或振动信号,采集时我们使机械加速通过它的整个转速范围。我们将使用从一个4缸赛车发动机中采集的一小段噪声信号。图1中显示了这个信号的时域波形,你也可以通过下面链接去播放这个信号。

  • 2023-01-05
  • 阅读1036

(405页 WORD)智慧旅游大脑建设规划方案

近年来,“智慧旅游”建设逐渐成为热点,其核心是以电子信息技术改进原有的旅游产业,从而提高工作效率、产品品质和游客满意率。

  • 2023-04-05
  • 阅读1036
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  • 392页
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万字干货:ChatGPT的工作原理-2023

ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西,这非常了不起,而且出乎意料。但它是如何做到的? 为什么它能发挥作用? 我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况,然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。

  • 2023-06-08
  • 阅读1035
  • 下载8
  • 107页
  • pdf

基于边-云协同的复杂产品工艺参数在线决策与反馈优化框架|DigitalTwin国际期刊文章推荐-24

2022年9月22日上线论文“基于边-云协同的复杂产品工艺参数在线决策与反馈优化框架”,这篇文章由西安交通大学机械工程学院的韩冲、周光辉、张超、余永睿、马东旭共同完成。本文通过将多接入边缘计算、数字孪生等新兴技术与工艺规划深度融合,提出了一种融合在线工艺规划和自主协同控制的智能工艺规划框架。在此基础上,研究了支撑工艺在线规划的三项关键使能技术,包括:工艺派生与创成的云端工艺智能规划方法、边缘MEC端工艺快速仿真方法和理想-实测-仿真加工质量融合的工艺在线反馈优化方法。最后,通过实际工业案例,验证了所提框架及其关键技术的有效性和实用性。

  • 2023-01-27
  • 阅读1034

腾讯基金会:2023年公益组织数字化洞察报告

随着国家“数字中国”战略的深入实施与产业互联网的不断发展,数字技术在各行业的应用日益普及。为顺应时代发展趋势,公益行业也需要积极拥抱数字化进程,以便更好地服务社会。在此背景下,腾讯于 2020 年底上线了腾讯技术公益平台,与公益行业的合作伙伴们共同探索通过技术能力来解决社会问题的公益新模式。在腾讯技术公益的创投计划、公益志愿者平台、数字工具箱等具体项目的运营过程中,我们与公益组织走得更近,更深入了解每一位公益伙伴对于公益数字化的切实需求。

  • 2023-07-26
  • 阅读1034
  • 下载1
  • 54页
  • pdf

中国智能制造发展:能力成熟度

中国智能制造发展:能力成熟度

  • 2022-12-04
  • 阅读1030

伺服电机&滚珠丝杆选型计算

我们在设计中经常使用伺服电机搭配丝杆,同步带,齿轮,齿轮齿条等进行传动设计,因此了解一些计算公式对于做设计非常有帮助;

  • 2024-03-17
  • 阅读1029

大数据技术标准推进委员会:公共数据授权运营发展洞察(2024年)

各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产 生的公共数据,是国家重要的基础性战略资源。因其规模体量大、 数据质量好、价值潜能大、带动作用强,且相比其他数据而言,主 体更为明确、公共属性更强,是具备流通属性的重要资源,也是数 据要素市场的重要供给力量。

  • 2025-01-04
  • 阅读1028
  • 下载0
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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

  • 阅读795
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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