用机器学习算法实现工业设备温度电流和磨损的预测和分析

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128 days ago

Description

一、需求描述： 类别：基于C++的机器学习算法实现工业设备温度电流和磨损的预测和分析 进度：已经有数据接收模块、工业组态，需要算法技术开发。 功能：工业智能监测系统产品，实现用户以组态画面展示数据预测和分析的功能，读取SQL Sever的温度、电流和磨损数据进行分析。涉及： 1.选择合适的 AI 算法： 对于异常检测，可以考虑使用基于统计的方法，如均值漂移、聚类分析等；也可以使用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。 对于预测分析，可以使用时间序列预测算法，如 ARIMA、LSTM 等。 2.训练模型： 使用预处理后的数据训练选择的 AI 算法模型。 在

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具体要求： 1、如题完完整整抄一个易翻译，并增加如下要求 2、增加号码注册识别功能，批量检测有注册的号码，保存在云端，可以分配给下级账户。 3、提供对话接口，我们要接入AI接待进行对话。指定单账户运行xxx大模型角色；多账户参与同一场景并分别指定大模型角色扮演。 4、集成代理IP功能，并且单客户可指定账户下的账号代理的IP，做到不同账户代理向不同ip出口，降低封号。 5、登陆账户共享，例如A客户的账号可以分享登陆状态给B，两人同时可以操作这个账号，登陆态上云。 6、谷歌地图，指定国家或者地区、输入关键字，自动采集所有商家信息并保存，用于营销。 7、充值支持：USDT、支付宝 8、登陆态保持，软件关闭再打开，自动恢复上次登录的那些号。 技术栈： 前端：HTML/Vue 后端：Java（Spring Boot） 数据库：MySQL 交付后端、网页端（官网+管理后台）、PC客户端。成品及源代码，数据库，开发文档，搭建手册。 核心应用：指纹浏览器 支持的平台需要linkedin、Facebook、Twitter、TikTok、Instagram、WhatsApp、Line 和 Telegram。后续根据运营需要再加 现在算下来完成要接近五十万的费用，开发时间大概是3个月完成交付给运营。维护运营的成本在各种接口，如下 翻译接口：谷歌、DeepL（US$25.00每1,000,000字符）、GPT通道（输入0.14美元/百万tokens；输出0.28美元/百万tokens）
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2 days ago
此系统是对生产现场综合管理的集成系统，用集成的思想替代原来的设备管理、质量管理、生产排程、数据采集软件等车间需要使用的孤立软件系统。在信息化系统中具有承上启下的作用，是一个信息枢纽，强调信息的实时性。系统从生产计划的执行、生产过程的追溯、设备的正常高效使用、保证产品质量及进行工人排班等多个维度对生产现场进行集成管理。 1.具备设备管理的功能； 2.具备质量管理的能力 3.具备生产排程的功能 4.具备数据采集的功能； 5.从生产计划的执行、生产过程的追溯、设备的正常高效使用、保证产品质量及进行工人排班功能；
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2 days ago
需要很熟悉Spine並且有相關經驗與作品者
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4 days ago

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