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PID控制算法一勺烩 从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在很多控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的。PID算法的一般形式:

  • 2021-04-17
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煤炭工业互联网及其关键技术

煤炭工业互联网( Coal Industry Internet,CII) 拥有快速、安全、绿色等优点,是煤炭行业向智能 化转型的重要支撑。我国煤炭工业互联网尚处在初级阶段,存在技术体系不明晰、信息交互时延高、 信息安全保障难等问题。针对以上问题,首先分析了煤炭工业互联网对煤炭行业及保障国民经济发 展的重要意义; 总结了煤炭工业互联网的国内外研究现状,归纳出国内外研究人员在煤炭工业互联网 领域进行的探索及取得的研究成果。根据我国智慧矿山建设实际需求,构建了煤炭工业互联网体系 架构,分为设备感知层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层和云边端协同 5 个层次,推动形成涵盖煤炭生产、物 流、消费等领域的工业生产制造和服务体系; 进一步明确煤炭工业互联网信息安全、技术体系、信息传 输、生态环境等重点发展领域,指出了我国煤炭工业互联网在上述领域中存在的问题,并总结分析了 解决上述问题的发展方向。最后,提出了煤炭工业互联网安全防护、数字矿山基础信息平台、煤炭工 业互联网数据中台、矿山中央控制系统、5G+煤炭工业互联网等关键技术及其发展思路,以推动矿山 智能化建设,促进煤炭行业高质量发展。

  • 2021-04-17
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面向智慧工厂的工业互联网边缘智能协同计算技术研究

为了推动基于工业互联网的智慧工厂快速发展,边缘智能技术相关研究与应用获得广泛关注。针 对边缘节点计算资源受限的难题,提出了基于边缘智能协同的工业互联网体系,并给出了边缘智能协同 计算任务分配与边缘智能模型轻量化方法。边缘智能协同计算技术解决了单一边缘节点计算能力与智 慧工厂应用海量计算资源需求间的矛盾,降低了边缘智能技术的部署开销,提高了工业互联网部署的灵 活性与可扩展性

  • 2021-04-17
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农产品研究跟踪系列报告

乡村振兴是中国崛起发展的必然,两会聚焦全面推进乡村振兴战略,我们认为农业或将迎来城市反哺的历史性窗口,自身管理层优秀的农业成长股将充分受益农业“工业化”浪潮。

  • 2021-04-17
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国内银行的数字化转型路径探索

数字科技不断发展、生产效率不断提升,促使商业银行的客户需求和业务模式发生改变。过去五年,领先银行已经顺势谋变,把握住数字化转型机遇,实现了业务模式的重构。但仍有较多“后来者”仍然在数字化的泥沼中慢慢摸索可行路径。

  • 2021-04-17
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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3 000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0 m内,控制精度<±0.5 m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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