工业互联网

1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

本平台包含四大核心功能模块：数字孪生仿真：通过前端技术构建设备3D模型，实时映射设备运行状态，支持3D视图切换与AI训练。AIGC知识库与智能建模：基于AI技术生成设备故障知识库，支持一键生成与优化AI诊断模型。故障诊断与预警：结合设备运行数据与AI算法，实现故障实时诊断与提前预警，支持多渠道告警推

本平台包含五大核心功能模块：实时监控仪表盘：整合服务器、容器、应用等多维度指标，通过Grafana生成可视化图表，支持自定义布局。智能异常告警：基于Prometheus的规则引擎，实现指标阈值告警与趋势预测告警，支持邮件、钉钉多渠道推送。日志检索与分析：集成ELK栈，提供全链路日志查询与聚合分析，快

1.三维地球渲染：基于Cesium等引擎，高精度、高性能地加载地形、影像、三维建筑模型2.面向无人机运营方、调度员、飞手的核心业务操作平台。负责飞行任务的生命周期管理。3.专项智能分析和服务的工具箱

本系统核心聚焦工业流水线巧克力物料的视觉检测需求，可实现物料实时定位与角度测算，适配不规则、异形巧克力的识别场景。具备基础环境适配能力，能应对流水线常规光照变化与轻微振动干扰，保障检测稳定性。支持检测数据的实时筛选与校准，输出可靠的位置及角度信息。提供标准化数据交互接口，实现与机械手执行模块的联动对

项目包含3大核心功能模块，覆盖“媒体输入-缺陷检测-数据管理”全流程：多媒体输入模块：支持实时摄像头采集、单张图片导入、本地视频解析三种输入方式，适配产线实时检测、离线样本分析等不同场景。智能缺陷检测模块：自动对输入帧做灰度化、自定义二值化处理（基于95%亮度分位数动态调整阈值）；提取图像中间500

后端管理平台对接设备数据，以及对数据进行处理。前端对接后端处理后的数据，对数据信息进行展示。功能包括设备管理（列表展示设备的基本数据），天气预警（展示温度、湿度的基本的天气信息）、AI预警（设计神经网络等算法对设备的未来趋势进行预测）等功能。

1.基础模型问答，基于deepseek,qwen等开源模型进行部署，使用vllm进行模型推理2.模型历史问答，让模型可以记住之前的聊天内容，做到与用户的连续对话。3.文本向量化，讲用户上传的文件进行文字提取，然后将文字切片进行向量化。4.基于rag的模型精准问答。更具用户的输入检索相关向量内容，然后

1）监控消防泵主电源、备用电源的工作状态；2）监控消防泵主电源、备用电源过压、欠压、缺相、过流（过载）、中断供电等故障；并可自定义过压值、欠压值、过流值、延时报警等；3）经无线物联网与大数据平台联网，实现集中监控，远程管理

1、1、实时重建车轮横截面尺寸，从而实现测量车轮直径、轮缘高度、踏面磨损等2、每个轨道上按照四条激光线，每个激光线截取一部分车轮，获取车轮四个部分的横截面，将四个截面部分拼接成一个完成的车轮横截面，从而实现车轮外形尺寸的测量

1.项目有哪些具体功能模块表面缺陷区域自动检测模块（无监督神经网络）缺陷类型分类与分级模块（深度神经网络分类器）数据采集与预处理模块缺陷标注与结果展示模块缺陷检测结果存储与报表分析模块系统接口与生产线联动模块2.项目的主要功能描述系统首先通过无监督学习的神经网络模型自动检测彩涂板表面的疑似缺陷区域，

孝感高新区应急智慧平台旨在通过数字化手段提升高新区的应急管理能力，实现对各类突发事件的快速响应、高效处置和科学决策。平台基于UE构建了高精度的数字孪生模型，将高新区的地理信息、基础设施、建筑分布等要素进行了全面数字化呈现，为应急管理提供了一个直观、可视化的操作环境

本PCB板缺陷检测系统集成高分辨率成像与深度学习算法，能对焊点、线路进行毫秒级高速扫描与智能分析，精准识别开路、短路、漏铜、异物等数十种复杂缺陷。系统具备自学习能力，越用越精准，并自动生成统计报表，实现全流程质量追溯，显著提升直通率与生产效率。

rcs：多agv任务协同本体：可基于ros1/ros2/其他通讯协议。本体依靠slam导航（可反光条）、二维码导航、混合导航。底盘：四舵轮、双差速、单舵轮。

ofdm发射端接收端通信数据链,包括发射端bit及处理和符号及处理，awgn信到，接收端符号及以及bit级处理等，使用turbo码qpsk，16qam.64qam调制最大速率达到110Mbps等

1、数据源接入模块：承担数据的传输与清洗的角色。2、数仓模块：数据建模，通过将原始数据进行多层处理变换，使最新数据拆分到维度层中存储，历史数据抽象到其余层级进行加工，最终达到分析统计以及展示目的。3、规则组装模块：生成存储标签系统的规则语句。4、标签模块：根据标签规则库中定义的标签规则对人事数据进行

项目描述： 建立集团产品的孪生模型，例如旋挖钻机、抓料机、挖机等，采集设备实时数据驱动产品孪生模型，通过仿真和算法模型对设备进行分析优化，实现故障预警，从而提升集团产品竞争力。 项目职责： 孪生院数据架构设计和数据建模工作，撰写开发文档，以及数据接口定义；负责数仓代码管理，以及计算任务的发布部署；负责算法模型、仿真降阶模型与大数据的整合方案设计开发和部署；重点负责抓料机、旋挖钻、搅拌车等产品的孪生平台数据相关建设工作；参与需求的讨论和资源评估申请。