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- 在工业生产中，机器设备的稳定运行至关重要。传统维护模式存在滞后性和不确定性，导致高昂成本和风险。随着人工智能技术兴起，故障预测性维护成为可能。通过传感器采集数据，利用机器学习和深度学习算法，AI能提前预判故障，提高生产效率和安全性。工业物联网（IIoT）进一步增强了实时监控与远程管理能力，使得维护更加智能化、精准化。尽管面临数据安全和模型解释性等挑战，AI驱动的预测性维护正逐步改变传统模式。 在工业生产中，机器设备的稳定运行至关重要。传统维护模式存在滞后性和不确定性，导致高昂成本和风险。随着人工智能技术兴起，故障预测性维护成为可能。通过传感器采集数据，利用机器学习和深度学习算法，AI能提前预判故障，提高生产效率和安全性。工业物联网（IIoT）进一步增强了实时监控与远程管理能力，使得维护更加智能化、精准化。尽管面临数据安全和模型解释性等挑战，AI驱动的预测性维护正逐步改变传统模式。
- 当遭遇闪电等极端天气时，传感器能够迅速捕捉到相关信息，并通过无线网络传输到地面控制中心。控制中心可以根据实时数据对飞机进行远程监控和诊断，及时采取必要的措施，确保飞行安全。 当遭遇闪电等极端天气时，传感器能够迅速捕捉到相关信息，并通过无线网络传输到地面控制中心。控制中心可以根据实时数据对飞机进行远程监控和诊断，及时采取必要的措施，确保飞行安全。
- 在“双碳”目标的推动下，风力发电逐渐成为能源领域的“明星产业”。然而，风力发电设备面临的环境挑战之一是温度监测，特别是轴承和定子绕组等关键部位。无源RFID测温标签在发电机轴承与定子绕组、齿轮箱（轴承、齿轮啮合点、油温）和变桨轴承与齿... 在“双碳”目标的推动下，风力发电逐渐成为能源领域的“明星产业”。然而，风力发电设备面临的环境挑战之一是温度监测，特别是轴承和定子绕组等关键部位。无源RFID测温标签在发电机轴承与定子绕组、齿轮箱（轴承、齿轮啮合点、油温）和变桨轴承与齿...
- 一、项目开发背景工业设备预测性维护是智能制造领域的重要发展方向。传统设备维护依赖定期人工巡检或故障后维修，存在维护周期长、故障响应滞后、运维成本高等痛点。随着工业物联网（IIoT）技术的发展，通过实时采集设备振动、温度等关键参数，结合信号处理算法实现故障特征提取与趋势预测，可显著提升设备可靠性并降低维护成本。当前市场方案多采用分立的振动监测与温度监测系统，存在数据孤岛、边缘计算能力不足、... 一、项目开发背景工业设备预测性维护是智能制造领域的重要发展方向。传统设备维护依赖定期人工巡检或故障后维修，存在维护周期长、故障响应滞后、运维成本高等痛点。随着工业物联网（IIoT）技术的发展，通过实时采集设备振动、温度等关键参数，结合信号处理算法实现故障特征提取与趋势预测，可显著提升设备可靠性并降低维护成本。当前市场方案多采用分立的振动监测与温度监测系统，存在数据孤岛、边缘计算能力不足、...
- 大数据加持的预测性维护：让设备故障“未卜先知” 大数据加持的预测性维护：让设备故障“未卜先知”
- 在智能制造与工业物联网（IIoT）背景下，设备故障的预测性维护（Predictive Maintenance）成为提升生产效率的关键。传统方法依赖阈值报警和定期检修，存在滞后性与资源浪费。本文结合PyModbus（工业数据采集）、ARIMA（时间序列预测）与LSTM（深度学习模型），构建端到端的设备健康预测系统，覆盖数据实时采集→特征分析→模型训练→故障预警全流程，并通过实战代码与性能对比，... 在智能制造与工业物联网（IIoT）背景下，设备故障的预测性维护（Predictive Maintenance）成为提升生产效率的关键。传统方法依赖阈值报警和定期检修，存在滞后性与资源浪费。本文结合PyModbus（工业数据采集）、ARIMA（时间序列预测）与LSTM（深度学习模型），构建端到端的设备健康预测系统，覆盖数据实时采集→特征分析→模型训练→故障预警全流程，并通过实战代码与性能对比，...
- DAY7 机器学习助力预测性维护（下） DAY7 机器学习助力预测性维护（下）
- https://education.huaweicloud.cn:8443/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE026+Self-paced/about操作流程:后面就是截图交作业的一部分了接着添加 随机决策森林分类 和 分类模型评估 回来，最快的办法是直接搜的最快； https://education.huaweicloud.cn:8443/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE026+Self-paced/about操作流程:后面就是截图交作业的一部分了接着添加 随机决策森林分类 和 分类模型评估 回来，最快的办法是直接搜的最快；
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香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
郝家胜 -华为开发者布道师-高校教师
AiR推理框架创新采用将模型推理与模型应用相分离的机制，把香橙派封装为AI推理黑盒服务，构建了分布式远程推理框架，并提供多种输入模态、多种输出方式以及多线程支持的高度复用框架，解决了开发板环境配置复杂上手困难、缺乏可视化体验和资源稀缺课程受限等痛点问题，真正做到开箱即用，并支持多种笔记本电脑环境、多种不同编程语言，10行代码即可体验图像分割迁移案例。
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鸿蒙端云一体化应用开发2025/07/10 周四 19:00-20:00
倪红军 华为开发者布道师-高校教师
基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
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