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工业智能体应用场景
专业数仓支持设计应用多维分析,快速响应 智能设备维护 预测性维护,根据系统过去和现在的状态,采用时间序列预测、神经网络预测和回归分析等预测推理方法,预测系统将来是否会发生故障,何时发生故障,发生故障类型,可以提升服务运维效率,降低设备非计划停机时间,节约现场服务人力成本 优势 多种参数灵活接入 基于历史监测数据、设
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输出1,%为取余运算符 print(3**2) # 输出9,**表示乘方操作 print(5+1.6) # 输出6.6,不同精度的类型的数字相加默认取高精度类型作为结果 运行代码结果中若提示了程序异常,我们可以在报错代码行前面,添加“#”,把该代码注释掉。 在《使用ModelAr
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