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面向教学的汽车轮毂柔性智能制造生产线的设计

在“中国制造 2025”的背景下,精准对接智能制造领域的人才需求,满足复合型技能人才的培养,设计了面向教学的柔性智能制造生产线。

  • 2021-06-25
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面向智能制造的生产车间布局优化研究

随着美国提出以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局、 德国提出以智能工厂和信息物理系统为核心的“工业 4.0 战略”、欧盟提出以智能制 造技术为核心的先进制造、日本提出“机器人新战略”,制造业面临着历史性的变革 和巨大的挑战。为了能够把握实现“弯道超车”的历史机遇,我国也适时提出了“中 国制造 2025”,把智能制造作为“中国制造 2025”的主攻方向,而生产车间的转型 升级是实现智能制造必不可少的环节。

  • 2021-06-25
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互联网与智能制造在南丰集团的应用研究

2014年是中国接入国际互联网20周年。正值20周年之际,中央网络安全和 信息化领导小组宣布设立,由习近平亲任组长。在2015年的两会上,李克强总理 提出要“互联网+"战略,通过云计算、智能制造、移动互联网、物联网、大数据 等技术,推进互联网金融、电子商务及工业互联网等的健康有序发展。另外总理 还提出“中国制造2025”战略,确定在2025年左右,中国制造业整体水平大幅提 高,创新驱动力明显加强,全国劳动生产率显著提高,工业化和信息化两化融合 程度上一个新阶段,主要行业物耗、能耗及排放等达世界领先。总体来说,近年 来国家对信息化领域的重视提高到了一个新的高度。

  • 2021-06-28
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基于人工智能的育人助理系统——-AI好老师-的体系结构与功能

育人是教育的本质诉求,教育应以育人为本。然而,实践中长期存在的重智轻德观念使教师和家 长在面对孩子成长过程中的典型问题时,常因不了解问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学等知识与规律 而无从下手,或只是粗暴地教训或干预,不利孩子的健康成长。人工智能技术在结构化表征育人知识及知识间 的关联、个性化知识推理上优势明显。本研究力图构建 0-18 岁儿童成长过程中的典型问题的知识图谱及其解 决案例知识库,构建个性化育人助理系统一-AI 好老师,以期利用技术力量助力破解育人难题。 AI 好老师具有 育人问题情境化解决、育人知识个性化辅导、育人知识结构化组织、育人知识协同进化、育人案例智能化推理等 特征,可以成为教师指导学生的得力助手、家长教育孩子的专业导师和学生自我诊断的贴心顾问,从而实现人机 结合的高效育人。

  • 2021-06-27
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数字化组合测量辅助飞机装配质量检测技术

针对单独使用激光跟踪仪测量大型飞机壁板类组件装配质量时存在曲面数 据细节信息不易采集、测量效率低等问题,提出基于激光跟踪仪和关节臂测量仪的大型飞机壁 板类组件数字化复合测量方法.在保证测量精度的前提下,将关节臂测量仪(AACMM)融入到 激光跟踪仪测量场中,使用两种设备进行集成检测,对大型飞机部件成形细节信息进行全面采 集.同时根据飞机部件装配过程测量环节的测量特征,在Spatial Analyzer软件基础上开发了飞 机壁板类组件数字化复合测量工具集,实现了对测量过程中所涉及到的设备、数据的集中管 控.通过实例,验证了测量方法的有效性和效率.

  • 2021-06-27
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服装智能工厂能力成熟度评价模型研究

德国“工业 4.0”引发了各国对智能制造的深度认知,我国也积极响应,多方 面开展智能制造示范工作。服装行业在面临招工难、制版师文化水平低、裁剪人 员技术下降、技术传承出现断层等问题时,业务领域却出现了“小批量、多品种、 短周期”的现象,如此一来对技术所带来的压力更是不容乐观,服装行业不得不 寻找突破口来改变这一现状。顺应大数据、互联网等技术的不断兴起,也很快加 入到智能制造转型升级的行列之中。

  • 2021-06-28
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一种5G网络低时延资源调度算法

针对现有资源调度算法难以满足5G低时延业务需求的现状,提出了一种基于联合遗传和 禁忌搜索算法的资源调度(GATS)算法。首先利用整数线性规划建立了虚拟链路的动态带宽分配 策略,然后在传统柔性车间调度模型的基础上引入了数据流量在虚拟链路中的传输时延,建立了相 应的5G网络资源调度模型。为了求解这一调度模型,设计了采用联合遗传和禁忌搜索算法的启 发式调度算法,该算法通过在遗传算法寻优过程中引入禁忌搜索,平衡全局搜索和局部搜索能力, 有效解决了遗传算法早熟的问题,而且能够获得更好的调度方案。仿真实验表明,与GA—BA算法 相比,GATS算法将服务完成时间减少了17%,不仅满足了5G低时延业务的需求,而且提高了用 户体验和移动运营商的收益。

  • 2021-06-27
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刘熙君.新技术形式下数据安全合规实践

通过数字科技为实体经济创造新动态,主要体现在:AI与机器人、数字营销、智能城市、金融科技等,其中核心技术包括人工智能、区块链、大数据及云计算等。

  • 2021-06-27
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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