智能制造是目前全球制造业竞争环境下的战略制高点。特别是在面临市场需求扩 大、客户对产品需求提升等这些情况下,很多制造企业纷纷通过智能技术的创新提升 自身生产能力,从而提高市场竞争力。同时,近年来国家也在大力提倡制造业向智能 制造转型升级,并制定了一系列的政策和指导纲领,为企业提供指导。D 公司作为一 个在此环境下的中小型制造业,以研发和生产汽车零部件电动真空泵业务为主,刚进 入市场不久,虽然自身产品质量水平过硬,但在面临严峻的市场竞争力时,还是逐渐 显示出自身生产能力的不足。
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本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命,到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命,人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代,并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步,都是由技术变革带来生产力的大幅提升,并催生出全新的行业,全新的生态,推动着时代不断向前。
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通过综合信息服务平台,依托物联网、云计算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支持,集成了校园的分布式信息系统资源,为广大师生提供了全面、协同的智能化感知环境,为教学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务。
本文提出了一种基于VAE-WSVM的二次系统采样回路测试校核评估方法。该方法基于电网二次系统采样回路电流数据,能够解决采样回路各类误差状态小样本问题,利用VAE对小样本进行增殖,生成与正常数据样本量相当的异常数据样本,使整体样本达到数据平衡,更适用于人工智能方法,进一步利用GWO算法改进的SVM分类器,实现对二次系统采样回路的准确评估,模型性能稳定。
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