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MSP430单片机数控恒流源的设计精品

直流稳流电源基本参数就是输出电流的稳定,即实现恒流,而理想恒流源 是不允许输出开路的,实际上当负载 R的阻值大到输出电压的极限后,输出电 流将下降,而不再恒定。基于上述,本系统采用反激式开关稳压电源替换传统 的线性稳压电源,在源头上提升电能的利用率和降低电压纹波;在

  • 2021-04-22
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智能建筑发展与设计

科技以人为本,随着科技的发展,计算机技术、控制技术、通讯技术的提高以及在各行业的应用,发展智能建筑顺理成章。所谓智能建筑,是指通过将建筑物的结构、设备、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合,从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。

  • 2021-04-21
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科技创新让电网智慧又可靠

创新是引领发展的第一动力。近年来,国家电网坚持创新驱动发展,把握数字新基建发展机遇,加强先进信息技术和能源技术融合应用攻关,深入推进生产运行、经营管理、客户服务等领域的创新应用。迎峰度夏期间,电网面临高温、洪涝、台风等多重考验,电网高科技大展身手,保障了电网安全运行,促进了新能源消纳,让人民群众用电更可靠、更智能。

  • 2021-04-22
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韧性视角下传统乡村聚落雨洪管理的生态智慧分析与启示——以堰塘冲田系统和基塘系统为例

雨洪管理是城市发展中的重要议题,面对现有的雨洪问题,传统的管理方式已难以应对。随着韧性理念的发展,提升城市韧性成为解决雨洪问题的有效途径。剖析传统乡村聚落生态智慧中蕴含的韧性思考与理水经验,并将其引入现代雨洪管理实践,对构建健康的社会 - 生态系统,维护人与自然间的和谐共生关系具有重要作用。文章基于社会 - 生态韧性视角,通过对堰塘冲田系统和基塘系统进行分析,识别两种不同环境下空间组织模式的演变特征与运行机制,挖掘韧性特征的异同,探究其如何通过对环境的综合适应,实现社会 - 生态韧性,总结生态智慧,以期得到城市雨洪规划建设的相关启示。

  • 2021-04-25
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2021年中国移动经济发展报告-GSMA

移动网络提供互联互通,疫情期间在维持社会和经济运行方面发挥了重要作用。尽管数 据流量激增(在中国, 2020年了月的移动数据流量较.上年同期猛增40%3),但通信网络基本保持正常,这归功于近年来运营.商对先进网络的大力投资。仅在2019年和2020年,中国运营商就累计投入780亿美元,平均占运营商收入的五分之-。

  • 2021-04-15
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智能制造试点示范项目实施方案

智能制造已成为当今全球制造业发展趋势,是我国现阶段推进两化深度融合的主攻方向。按照工信部《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》(工信部装〔2015〕72号)精神,为贯彻落实《中国制造2025》国家制造业发展战略,深入推进全市智能制造业发展,制定本实施方案。 一、智能制造试点示范项目实施思路和目标 立足市情、统筹规划、分类施策、分步实施,以企业为主体、市场为导向、项目应用为切入点,持续推进全市智能制造试点示范。从2015年起至2018年,每年在全市范围内遴选一批重点智能制造项目,通过项目的试点示范,引领全市智能制造关键智能部件、装备和系统自主化能力显著提升,产品、生产过程、管理、服务等智能化水平大幅提高。? 二、智能制造试点示范项目遴选范围 分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6方面试点示范。推荐项目具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

  • 2021-03-13
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基于UDL的_物联网通信技术_在线资源建设探讨

2020 年初在教育部“停课不停学”的号召下,全国教育系统开展了互联网在线教学模式。以“物联网通信技术”课程的在线资源建设为例,以“超星学习通”为平台,探讨利用全方位教学设计(UDL)框架开发在线资源,以满足不同个性化学生学习的需求,提高学生学习的参与度和满意度。

  • 2021-04-19
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基于DEMATEL-ISM的城市灾害韧性影响因素研究

提高城市灾害韧性对于城市可持续发展意义重大。 在确定城市灾害韧性影响因素的基础上, 将 DEMA- TEL(决策试验与评价实验法)与 ISM(解释结构模型法)相结合, 识别关键影响因素, 明晰影响因素之间的作用 路径与层次结构, 绘制原因结果图, 构建多级递阶结构模型, 从而直观的呈现关键影响因素及作用路径。 结果 表明, 城市灾害韧性影响因素可划分为 7 级 3 阶的多级递阶结构, 其中, 城市管治能力是最关键的根本影响因 素, 应急信息完善度是最重要的中间影响因素, 经济调节能力是最有效的直接影响因素。

  • 2021-04-19
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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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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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