在工業(yè)4.0和智能制造的大背景下，設(shè)備預(yù)測性維護(hù)（Predictive Maintenance, PdM）已成為企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營效率、降低停機(jī)成本的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)維護(hù)模式依賴定期檢修或故障后處理，往往造成資源浪費(fèi)或突發(fā)性生產(chǎn)中斷。而AI技術(shù)的深度應(yīng)用&a…

雙饋風(fēng)機(jī)通過自抗擾進(jìn)行低壓穿越 改進(jìn)自抗擾加在電流環(huán) 根據(jù)碩士大論文復(fù)現(xiàn) 有參考文獻(xiàn) 與pi進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)側(cè)電壓降42%以內(nèi)的低壓穿越雙饋風(fēng)機(jī)的低壓穿越能力直接關(guān)系到電網(wǎng)穩(wěn)定性。傳統(tǒng)PI控制在電壓驟降超過30%時(shí)容易出現(xiàn)電流振蕩，就像新手司機(jī)遇到…

商場是一座城市永不落幕的劇場，而美陳是其核心運(yùn)營工具——它直接影響客流、銷售與社交傳播。但對(duì)多數(shù)運(yùn)營者而言，難題往往不是“做什么”，而是“找誰做”。創(chuàng)意型、制作型、技術(shù)型、全案型……各家擅長領(lǐng)域與合作模式千差萬別，美…

臨床CRO對(duì)可穿戴設(shè)備以及AI技術(shù)的需求趨勢一、核心趨勢（2026–2028）1. 從 “可選” 到 “剛需”：DCT 全面普及可穿戴 + AI 成為 去中心化臨床試驗(yàn)（DCT） 的基礎(chǔ)設(shè)施，不再是加分項(xiàng)。 藥企要求 CRO 必須具備遠(yuǎn)程監(jiān)…

Day84_0223專注時(shí)間：目標(biāo)是：5h30~6h。實(shí)際：1h36min。1.調(diào)整學(xué)習(xí)路線；2.調(diào)整算法學(xué)習(xí)方法；3.重視工程能力。每日任務(wù)：飯后的休息（25min），學(xué)習(xí)間歇的休息（15min…

把基于概率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒，強(qiáng)行塞進(jìn)追求 99.999% 確定性的通信協(xié)議棧。 當(dāng) 5G-Advanced 和 6G 決定全面擁抱 AI 時(shí)，面臨的就是這樣一個(gè)極度割裂的工程命題。學(xué)術(shù)界熱衷于在論文里比拼算法的極致性能與泛化能力，但在 3GPP 的標(biāo)準(zhǔn)化會(huì)議室里&am…

本文為程序員提供了AI大模型應(yīng)用開發(fā)的系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線，分為四個(gè)階段：大模型基礎(chǔ)、RAG應(yīng)用開發(fā)、Agent應(yīng)用架構(gòu)及微調(diào)部署。文章強(qiáng)調(diào)后端開發(fā)者轉(zhuǎn)向AI開發(fā)不僅是技術(shù)棧轉(zhuǎn)換，更是思維方式、工程經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)理解能力的綜合遷移。AI應(yīng)用的核心在于將…

文章指出傳統(tǒng)單一技能文件無法滿足深度應(yīng)用需求，提出Skill Graphs作為解決方案。Skill Graphs通過wikilinks將多個(gè)技能文件連接成網(wǎng)絡(luò)，形成可遍歷的知識(shí)圖譜。每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含YAML描述，Agent可快速理解。文章介紹了漸進(jìn)式披露機(jī)制、基礎(chǔ)原語及Ar…