1. 氣體監(jiān)測：通過空氣采樣，監(jiān)測空氣中溫升導(dǎo)致的納米級異常微粒。
2. 算法預(yù)警：結(jié)合深度學(xué)習算法與火災(zāi)機理模型，實現(xiàn)提前數(shù)小時至數(shù)天預(yù)測火災(zāi)風險。
3.數(shù)據(jù)整合：接入系統(tǒng)原有的電壓、電流、溫度、諧波等多種數(shù)據(jù)。
4.監(jiān)測分析：利用矩陣式傳感器模型智能監(jiān)測分析機柜狀態(tài)，通過AI技術(shù)優(yōu)化電能使用，并持續(xù)學(xué)習改進預(yù)警系統(tǒng)
5.構(gòu)建模型：整合維修歷史記錄、設(shè)備狀況、相關(guān)法規(guī)以及專家經(jīng)驗，建立企業(yè)專用的RAG大模型。
6.輔助決策：基于此大模型提供精準的檢維修建議和決策依據(jù)。
7.日常巡檢：AR眼鏡/機器狗/無人機執(zhí)行標準化操作流程（SOP）巡檢，多源算法自動識別異常情況，確保巡檢無遺漏。
8.應(yīng)急處置：混合現(xiàn)實（MR）技術(shù)進行虛擬應(yīng)急仿真訓(xùn)練。實際險情時，該系統(tǒng)自動根據(jù)不同的崗位職責和實時位置信息，向相關(guān)人員推送個性化的應(yīng)急處置策略。
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