服务

14年完成近60个数采案例，经验丰富。主要应对：1）大规模数采（点位≥1000）带来的同步、延迟、对齐和可靠性问题；2）多源异构导致的接口、协议、载荷差异的工程复杂性；3）断电、干扰、断网等可靠性问题。现场常遇设备老旧、无接口、信号差、不能布网等恶劣条件，团队已锤炼出成熟解决方案。

节能分析通过指标体系、弹性/负载/谐波分析等发现能耗瓶颈与安全隐患，评价节能效果，支撑管理、技术节能及决策。数据分析采用因果模型与机器学习（随机森林、双重ML等），识别关键因素，支撑数据驱动的企业决策。

深度学习框架构造包括：规范数据集建设，融合算法、算力、数据三要素，采用Transformer、LHGNN、U_Net+等网络，应用于临床辅助诊断。成功案例有真菌识别、BCC知识图谱、声带病变、痉挛量化等；基底细胞癌大模型基于DeepSeek本地化部署，结合向量化资源与RAG模式。

数据资源建设面临多源异构、语义对齐、数据质量、规模及安全等问题。经验：采用1+N模式部署数据终端与整合平台，构建领域知识图谱及预处理工具，通过2个大型、10余个小型项目锤炼团队。