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考虑运动副间隙影响的平面并联机构动力学研究

随着智能制造装备的应用场景对高精度、高速度、高加速度的多自由度运动能力需求越来越迫切，其核心机构的动力学问题成为决定智能制造装备性能的关键问题，严重影响了其工作精度、运行可靠性和寿命周期。以并联机构为给定功能本体的多自由度智能制造装备，因其具有多条运动支链，每条运动支链又含有多个运动副，运动副具有间隙、磨损、润滑等特性，这些运动副特性均能对装备的高速和高精度运行产生不可忽视的动态影响，因此智能装备中并联机构的运动副特性对动力学性能的影响在装备研究领域重视程度与日俱增。围绕智能装备中并联机构本体的高速、高加速度应用需求，本文以面向电子制造装备研发的 3 自由度构型的 3-PRR 平面精密定位平台为研究对象，考虑高速、高加速度下运动副间隙、磨损、润滑特性对机构动力学性能的影响展开理论与实验研究。

  • 2021-06-29
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GBT50312-2016综合布线系统工程验收规范

本规范共分 10 章和 个附录，主要技术内容包括：总则、缩略语、环境检查、器材及测试仪表工具检查、设备安装检验、缆线的敷设和保护方式检验、缆线终接、工程电气测试、管理系统验收、工程验收等。

  • 2021-06-08
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智能交通大数据平台技术应用解决方案

什么是交通大数据 交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。 我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。

  • 2021-05-31
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新华三集团：数字化转型与实践

回望新华三集团自身的数字化转型历程，我们在已有的信息化基础上，通过数据化，大大提高了企业运作效率、员工工作效率与管理水平，以及业务决策能力。目前，新华三集团正在AI in ALL智能战略指引下，全速进入新的阶段——智能化，通过人工智能、区块链、数字孪生等技术，助力业务管理的智 能决策和业务创新，从而发掘和创造新的商业机会。

  • 2021-05-06
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广东联通关于5G安全的实践与思考

移动通信平均每十年出现一次升级换代，万物互联、万物智联的5G时代正在到来。5G网络演进带来核心网云化、能力多样化、业务场景化、终端泛化四个方面变化。以硬件资源池化的方式共享防护资源，通过“虚拟化+流量编排”主要技术手段，实现基础设施解耦，支撑安全接口标准化、安全资源虚拟化、安全能力产品化的开放型安全运营能力。

  • 2021-05-07
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个人信息安全影响评估实践分享

？ 进行PIA需形成报告，以作为PIA的结果。 ？ 《PIA报告》可参考《风险评估报告》进行，其中较为重要的两部分为“PII背景信息”和“PIA处置建议”。 PII背景信息： ？ 厘清客户方PII的处理现状和管理现状，作为评估的输入项之一，同时告知客户方应倾斜的管理资源。 PIA处置建议： ？ 针对“高”和“中”等级影响给出处置建议（某些情况下，即时“控制不足”也只会造成“低”等级影响）。

  • 2021-04-26
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工艺参数对AI-Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响

通过没置不同的层间停留时间、送丝速度和增材速度，划增材制造单道多层的直壁墙试样进行r金相、硬度和拉伸试验，在平行和垂直于增材2个方向上研究了工艺参数划A1 Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响．结果表明：在层间停留时间为60 s时，得到的微观组织最好。多为等轴晶；随送丝速度的增大，晶粒逐渐变大；随增材速度的增大，晶粒逐渐变小．送丝速度为3和4 m．mi。·时。硬度较高，当送丝速度为4 m。rain l和增材速度为50 Cnl·rain 1时。平行和垂直于增材2个方向上的抗拉强度和延伸率的差异最小，这时断VI表面有很多深浅形状不一的韧窝，接头具有较好的塑性，断裂方式为韧性断裂．冈此，A1 si合金CMT增材制造较优的工艺参数为为50 Cn]·min．

  • 2021-04-26
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基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高，在体测量困难等问题，提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法，该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R（r）作为输入，吸收系数和散射系数为输出，搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明：选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入，利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574，一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性，且反演精度高，操作简单，为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

  • 2021-04-20
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