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智能制造与数字化转型

这轮数字化转型最大的背景就是我们正处在一场大变革的时代,有人把它解读成“第四次工业革命”;有人说它是真正意义上的信息革命的开端,这场变革非常重要的特征就是我们将从工业经济进入数字经济的新时代

  • 2021-05-06
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黑湖科技:让数据驱动智能制造!

当前,在全球化工业转型升级大背景下,中国制造业正在以前所未有的力度推进工厂的智能化转型和升级。但在与制造企业深入接触过程中,周宇翔了解到目前中国制造企业普遍信息化和自动化水平不高,甚至很多工厂至今仍然用纸来传递信息,或者依靠简单的ERP来管控现场,对生产过程中产生的信息还处于数据获取阶段。

  • 2021-05-06
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智能制造的全生命周期实施路径

智能制造融合了大数据分析、机器人技术、虚拟仿真、工业物联网、网络安全、增材制造等核心技术。本文力图提炼出一条智能制造的通用实施路径,从产品全生命周期的角度出发,整个智能制造的实施路径分为产品设计、数字化工厂规划、生产工程、生产执行和增值服务5大环节。

  • 2021-05-06
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专题优艾智合机器人智能制造解决方案

作为国内领先的移动机器人企业,优艾智合成立伊初就将客户的场景落地和服务作为第一目标,秉承“深入场景才能迸发持续生命力”的发展理念,在智能制造、智能巡检及电力行业三大领域持续深耕,帮助企业实现智能升级和效益提升。

  • 2021-05-06
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智能制造必须与智能物流互联互通

智能物流与仓储系统已被列为我国重点发展的五大核心智能制造装备之一,得到政府与制造企业高度重视,越来越多的制造企业正在或准备上马智能物流建设项目。实现智能物流系统与智能制造系统的互通互联、深度融合成为不容忽视的研究课题。

  • 2021-05-06
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计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法_田士君

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

  • 2021-05-06
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基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化_曾志雄

目的为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。

  • 2021-05-06
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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型(basis expansion model,BEM)研究,针对复指数基扩展模型(complex exponential-BEM,CE-BEM)的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4~5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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