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微软:微软和OpenAI的关系及产品矩阵

OpenAI,在美国成立的人工智能研究公司,核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”,使其有益于人类。 [2]OpenAI于2015年由一群科技领袖,包括山姆·阿尔特曼(Sam Altman)、彼得·泰尔(Peter Thiel)、里德·霍夫曼(Reid Hoffman)和埃隆·马斯克(Elon Musk)等人创办。

  • 2023-07-26
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未尽研究:通用AI通用技术通向何方

面对急剧变化的市场、不断增加的产品复杂性和成本压力、供应链的不确定性,制造企业需要快速设计或改造高度柔性自主的生产系统,实现客户定制化产品的高效生产与高质量交付。工业机器人及自动化设备被认为是柔性自主的生产系统之中的重要一环。

  • 2023-07-26
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机械故障诊断学(第三章、第五节 )随机时间序列的频域分析

假设时域函数x(t)是非周期的,并且在实数域上满足绝对可积条件。我们若将x(t)看作周期函数在T→∞时的极限,就可以将傅里叶级数的定义推广到更一般的函数,即傅里叶积分

  • 2023-07-25
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机械故障诊断学(第四章)状态识别方法原理(第四节)逻辑判别法

前述已知,在大多数情况下,过程参数与过程状态之间并没有一一对应的因果关系,然而在某些情况下,如果征兆与状态之间有一定的逻辑上的联系,这时就可以通过征兆以推理方式判断机器的运行状态。

  • 2023-07-25
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机械故障诊断学(第四章)状态识别方法原理(一、二、三节)

工况监视与故障诊断技术的方法很多,说到底是状态识别,也就是状态分类问题。它的根本任务是根据机械设备的运行信息来识别机械设备的有关状态。如前所述,由于机械设备自身机构和运行过程及环境的复杂性,其运行特征参数与状态之间,一般来说,并无一一对应的关系,诊断方法十分复杂。从工程实际来说,主要可分为工况监视与故障诊断两部分。

  • 2023-07-25
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机械故障诊断学(第三章、第六节 )小波分析

如前所述,傅里叶变换可以将时域信号变换到频域中的谱。就振动分析来说,各频段的谱分量可以告诉我们信号的各个组成部分, 表征着信号的不同来源和不同特征。FFT算法和现代谱理论的发展使得信号谱估计可以在很短的时间内完成,从而实现对观测信号的实时分析。 频谱估计现已成为故障诊断领域中十分重要的特征分析工具。

  • 2023-07-25
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机械故障诊断学(第四章)状态识别方法原理(第十节)故障树分析法

利用各种检查和测试方法,发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次(可更换单位)的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程

  • 2023-07-25
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机械故障诊断学(第四章)状态识别方法原理(第五节)贝叶斯分类法

在机械工程中,大量的问题是随机的, 所谓随机现象,就是指事件的发生是不可重复的,但它是按照某种规律而发生变化,描述这种规律的最严密的方法是概率密度函数。

  • 2023-07-25
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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