组态软件 scada

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分类专栏： 组态软件 文章标签： 其他
于 2024-10-06 18:19:18 首次发布
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版权
霍普金森杆测试
weixin_30443747的博客
03-28 1646
案例名称：霍普金森杆测试 项目现场：广州大学电子信息实验室 监测设备：HP-DY8256 超动态信号采集分析系统 测试项目：广州大学电子信息实验室需要1台超动态信号采集分析系统，设备最高采样频率15Mhz，采样精度18bit，通道数16，经测试，我们的设备表现出出色的线性性能和极高的稳定性，合作方非常满意。 测试内容：在霍普金森杆试验台上连接好设备与测试应变，在电磁弹射冲击下，...
高速DIC（图像相关法）系统用于霍普金森杆冲击下混凝土材料动态性能测试（三维应变测量）（XTDIC系统）
ROGER_MM的博客
03-28 694
进行材料力学特征数值模拟的前提，是要获取材料在高速冲击载荷下的应变参数，通过霍普金森压杆实验结合新拓三维XTDIC-STROBE三维动态测量系统，精准分析岩石材料试件在动态荷载下的应力-应变曲线，有助于各类新型材料的数值模拟，助力新材料的工程设计和工程应用，为基建工程等领域结构设计与分析提供关键技术支持。霍普金森杆强冲击载荷下，意味着高加载率或高应变率，所测得的可变形岩石材料的应力-应变曲线，是研究该材料试件动态力学特性的重点。❖ 借助高速摄像机高分辨率采集了石岩材料在动态冲击和高应变率下的破坏过程。
辛普森悖论的解释
06-13 5325
1. 辛普森悖论陷阱
结构的应力试验—XTDIC在岩土力学试验中的应用
yy229382036的博客
02-16 501
岩土工程，可以说跟我们的日常生活息息相关，涉及到建筑、交通、水利、矿山和能源等众多领域。岩土工程的建设，要先摸清岩土的力学状况，科学评估工程的可行性、稳定性，从而更好地进行设计和施工，实现技术上安全、经济上合理的良好愿望。 为获取完整而精准的岩土力学性能参数，某大学土木工程与建筑学院采用了新拓三维XTDIC-应变测量分析系统进行岩土力学试验，研究岩土力学性状，从而更好地把握岩土力学特性和建立、检验与改进岩土本构模型，为研究岩土力学性能，同时也为地基处理、隧道开挖边坡支护和道路施筑等具体工程的设计施..
XTDIC-VG视频引伸计：解决复杂工况、复杂环境下的应用难题
ROGER_MM的博客
12-23 285
探索材料力学的新维度！XTDIC-VG视频引伸计，已成为解析材料力学行为的革命性工具。这款非接触、高精度的设备，不仅适用于常规测试，还能在复杂工况和环境下提供实时动态测量，满足高温、疲劳、大视野等测试需求。 🔍 精准测量：基于DIC技术，无需对正测试样件，与试验机数据通信，输出应力-应变曲线等关键参数。 🔧 应用广泛：从高校科研到材料科学，XTDIC-VG视频引伸计在多个领域展现其卓越性能。 🌡️ 高温测量：450nm LED光源+窄带滤镜，专为高温材料测试设计。
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 749
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 616
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 737
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1326
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
最新发布
qq_74383080的博客
06-14 410
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
为什么在自动微分操作中要设置梯度清零
weixin_67868534的博客
06-13 306
为什么要设置梯度清零？获取x点的梯度值: x.grad,会使梯度值不断累加，导致梯度爆炸，所以需要设置清零操作
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 999
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1600
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
从认识AI开始-----Diffusion Model
weixin_48222697的博客
06-14 866
扩散模型(Diffusion Model)是一种新型生成模型，通过逐步加噪和去噪过程实现高质量样本生成。其核心包括正向扩散（逐步添加高斯噪声将图像变为纯噪声）和反向生成（学习从噪声重建图像）。模型基于马尔科夫链假设，利用重参数技巧和KL散度优化，通过最大化ELBO间接实现极大似然估计。相比GAN和VAE，扩散模型训练更稳定，生成质量更高，已在图像、音频等领域广泛应用。文章详细推导了数学原理，并提供了简单的PyTorch实现代码，展示了模型训练和采样过程。
Camera相机人脸识别系列专题分析之十二：人脸特征检测FFD算法之libvega_face.so数据结构详解
06-10 1105
本文详细解析了Camera相机人脸识别中FFD算法相关的数据结构，主要包含两大模块： libvega_face.so核心数据结构 涵盖人脸检测、跟踪、对齐及属性分析的通用结构体，如vega_face_model_init_param_t（模型初始化参数）、vega_face_frame_t（图像帧数据）、vega_face_attribute_t（年龄/性别等属性）等。定义错误码、像素格式、人脸方向枚举及欧拉角等辅助类型。MTK平台FD扩展结构
如何编写高效的Prompt：从入门到精通
Mamba的博客
06-14 580
Prompt是与AI模型交互时输入的指令或问题，它告诉AI你希望它做什么。可以把Prompt想象成给AI下达的任务书——任务书越清晰明确，AI完成得就越好。编写高效的Prompt是一项可以通过练习不断提升的技能。记住，好的Prompt就像好的问题一样，已经包含了答案的种子。通过本文介绍的原则和技巧，你现在已经具备了编写专业级Prompt的基础知识。实践是提高的关键，所以不妨现在就尝试为你的下一个AI交互设计一个精心构思的Prompt吧！
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 2338
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
破局零售挑战！华为云AI+零售峰会聚焦数智转型实践
weixin_43735236的博客
06-12 346
该方案面向零售伙伴客户物流、运营、门店、客服和办公等场景，依托华为云最新发布的CloudDevice关键产品和自有AI大模型，在云上服务方面具备一跳入云、一云多端、极低时延、普惠AI等方面的优势，可为零售伙伴客户筑牢算力底座，满足零售伙伴客户“产-供-营-销-服”全链路智能化核心需求。该计划面向全国数智化企业，汇聚华为云及合作伙伴在政策、产品、技术、品牌等方面的资源与能力，向伙伴开放能力共生、商业共赢和数字化服务三大平台，为零售企业的品牌营销与业务运营提供强大技术支撑，加速企业成长。6月13日，鹭岛厦门！
基于边缘计算的丝杆状态实时监测系统设计？
demaichuandong的博客
06-13 431
摘要：基于边缘计算的丝杆状态监测系统采用三层架构设计，包含感知层（传感器采集振动、温度等数据）、边缘层（实时数据处理和异常检测）和云端（数据存储与深度分析）。关键技术包括数据滤波压缩算法、机器学习故障预测模型（如LSTM）、低功耗通信协议（MQTT）及安全冗余设计。该系统可实现毫秒级响应，降低75%带宽需求，通过边缘-云协同计算提高设备预测性维护效率，典型应用于工业领域丝杆运行状态监测与故障预警。
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