在工业、农业以及交通等外界或特殊环境的现场,设备的运行需要实时监测环境数据,以确保设备正常工作和稳定运行。传统的设备管控和环境数据的采集以人工为主,但在不同的行业应用中,设备数量大、分布分散,所在环境艰苦以及气候等原因,无法完全通过人力来进行设备的管理和环境数据的采集。由此,以机器代替人工的RTU远程终端控制系统方案逐渐被市场快速应用和大量需要。
杰和RTU远程终端控制系统方案主要用于分散运行设备的数据采集和监视控制,方案的实现主要依托于远程终端控制单元RTU模块,通过RTU模块可实现设备的数据采集、控制、测量、参数调节以及各类信号报警等功能。方案不仅可以实时监测设备的运行状态以及设备运行环境等数据信息,还可以帮助完成数据的采集和转换、数据的管理和处理、应答汇聚节点的任务请求和节点控制等多种工作。
杰和RTU远程终端控制系统方案适用于不同行业的各类应用场景,如智慧广告牌、智慧停车场、水利建设、智慧农田、智慧养殖、气象灾害监测等多种应用场景。
接口丰富,可搭载各类外部设备、传感器,适应不同的应用场景;
搭载高性能CPU, 设备本身拥有强大的信息处理能力,节省云端处理时间和带宽;
支持4G、WIF等不同种类的信号传输;
信息存储容量大。
可实时监测环境数据,确保设备的稳定运行,避免因环境变化而带来的设备损失。
采用设备代替人力,不仅让数据更精准,还能有效节省人力成本。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。