工业大数据是指在工业领域，通过传感器、物联网技术等手段采集、传输、存储和处理的海量数据。涵盖了生产过程中的各个环节，包括设备状态、生产效率、质量控制、能源消耗等多个方面。工业大数据的出现，为传统工业带来了前所未有的变革，推动了工业领域的智能化、信息化和数字化转型。工业大数据的特点，主要体现在：数据量大、数据来源多样、实时性强、价值密度低、技术依赖性强。其中，工业大数据的采集主要依赖传感器技术。传感

所提出的 MRSFN 的技术框架如下图所提出的 MRSFN 的技术框架如图所示。一般来说，开发的电机故障诊断方法可以分为以下两个阶段：模型训练（离线）和模型实现（在线）。训练阶段使用累积的历史数据来优化 MRSFN 模型参数，然后将训练后的模型保存为二进制文件。训练后，模型首先从二进制文件加载到内存中，随后通过将预处理的实时信号输入到训练的模型中来计算与每种运动条件相关的概率。开发的方法本质上是一

在科技迭代裂变的浪潮中，人工智能（AI）正以其独有的力量，深刻改写着现代社会的工业图景。智慧工业园区，作为这一变革的先锋阵地，正以AI为轴心，编织着工业与智能的交响曲。本文旨在抛砖引玉开启一扇洞见未来的窗口，揭示AI如何在智慧工业园区的舞台上大放异彩，从强化应急响应到智能安防，从优化停车管理到引领零碳转型，勾勒出工业智能化的瑰丽景象，推动工业体系向更高效、更安全、更绿色的彼岸迈进。

2025年刚开年，DeepSeek+就像一颗重磅炸弹，在IT人的职业领域炸出了新的格局。阿里云核心业务全面接入Agent体系，字节跳动30%的后端岗位要求具备大模型开发能力，腾讯、京东、百度等大厂也纷纷敞开怀抱，招聘岗位80%都和AI相关。大模型就像一个神奇的魔法棒，正在重新绘制技术开发的蓝图，传统的CRUD开发模式+渐渐被AI原生应用挤到了角落。

2025年刚开年，DeepSeek+就像一颗重磅炸弹，在IT人的职业领域炸出了新的格局。阿里云核心业务全面接入Agent体系，字节跳动30%的后端岗位要求具备大模型开发能力，腾讯、京东、百度等大厂也纷纷敞开怀抱，招聘岗位80%都和AI相关。大模型就像一个神奇的魔法棒，正在重新绘制技术开发的蓝图，传统的CRUD开发模式+渐渐被AI原生应用挤到了角落。

前些日子读到一本好书《Agentic Design Patterns》（智能体设计模式），作为一个资深软件架构师，对“模式”类的书有一种由衷的偏好，遂不惜消耗WPS大会员一整月的翻译额度（500页）将其完整翻译，并耗费两周时间仔细完成阅读。

前些日子读到一本好书《Agentic Design Patterns》（智能体设计模式），作为一个资深软件架构师，对“模式”类的书有一种由衷的偏好，遂不惜消耗WPS大会员一整月的翻译额度（500页）将其完整翻译，并耗费两周时间仔细完成阅读。

当前，大模型的热潮带动了一系列的科技，比如人工智能、智能平台、聊天机器人之类的，我们作为后端开发的选手怎么能放过这个机会，首先因为Java的特性，他天生就不可能成为AI开发的首选语言，那为什么还需要Java+AI的人呢？因为AI也是需要应用到各个系统中去，也就是AI应用开发，这里就要涉及到Agent智能体的概念了，我们来详细讲一下Agent和SpringAI

当前，大模型的热潮带动了一系列的科技，比如人工智能、智能平台、聊天机器人之类的，我们作为后端开发的选手怎么能放过这个机会，首先因为Java的特性，他天生就不可能成为AI开发的首选语言，那为什么还需要Java+AI的人呢？因为AI也是需要应用到各个系统中去，也就是AI应用开发，这里就要涉及到Agent智能体的概念了，我们来详细讲一下Agent和SpringAI

* 我有很多数据，肯定有优势；* AI可以解决我之前解决不了的企业管理问题或帮我制定策略；* 先不管，别落后，先在无技术和硬件上砸预算，一定不能被趋势落下；