面向智能工厂的分布式多机器人协作任务分配机制

随着“中国制造 2025”的不断深入发展，通过紧密的围绕重点制造领域的关键环节，我国展开了对新一代信息技术和智能制造装备的融合发展以及创新。当前，各行各业纷纷进行智能工厂的建设，如一大批智能制造高端企业、车企、生产设备制造商等。随着传统工厂中制造加工环节的全面自动化、智能化，各类机器人被引入制造环节，共同协作完成制造加工任务，智能工厂中执行生产制造任务的多机器人系统（Multi-robot System, MRS）也将越来越复杂。如何有效的分配生产制造的任务，使得智能工厂多机器人系统高效运作成为亟待解决的问题。

2021-06-29
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人工智能对专利制度的影响研究

随着人工智能的发展和深入应用，生产力水平和自动化程度均得到提高，发明创造领域也迎来新面貌。对于专利制度来说，人工智能产物应当具有可专利权，而专利权需要从专利产品的产生过程分析，应当注意避免专利逃逸。在专利侵权方面需要明确侵权主体和侵权证据。同时人工智能应当成为很好的工具，解放人的简单劳动，让人专注于核心问题，加速专利审查速度，促进专利市场化。

2021-06-29
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基于信息传递的数控车床机械故障根源追踪

在“智能制造”大背景下，数控机床作为生产制造的主要装备，其可靠性水平影响着我国的现代化生产发展进程。数控机床结构耦合关系复杂，为故障传播创造了条件，同时也增加了故障识别追踪的难度。目前，现代数控机床的机械结构虽已简化，但在实际加工过程中由于应力的作用导致故障出现多层传播，使得耗费在故障源定位上的人力、物力、财力不容忽视。因此，实时监控数控机床的加工状态并及时发现、追踪、修复故障，对提高数控机床的可靠性、增强国产数控机床的核心竞争力以及实现智能制造具有重要的意义。

2021-06-29
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S公司生产性员工绩效薪酬管理优化研究

随着生产技术的不断进步和市场多样化需求的持续增长，整车生产企业之间的竞争日益激烈。生产性员工是工厂有序生产的中坚力量，是企业利润的直接创造者，为在竞争中赢得一席之地，就必须更好地发员工的工作积极性。同时，全球经济正在处于深度调整期，以“工业 4.0”为核心的智能制造改革成为传统产业转型升级的必然方向。汽车制造工业正在逐步向以知识为基础的“智能制造”过渡，对生产性员工的素质提出了更高的要求，优秀的生产性员工必然成为紧俏的人力资源。企业吸引并且保留人才的重要工具就是基于绩效的薪酬管理（即绩效薪酬管理），完善绩效薪酬管理对吸引和保留生产性员工有着重要意义。

2021-06-29
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集成智能接入网关APP：优化企业级移动办公网络

安全性：敏感数据暴露在公网，账号安全网络条件复杂：移动性带来的延时，抖动，丢包运维难度大：无统一管理界面,监控，预警机制缺失兼容性：设备多样，平台多样

2021-06-29
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计算机视觉新探索

低成本自动三维室内重建系统；多媒体AI:视频内容理解的研究及实践；深度学习在线下场景的探索与实践；AI赋能升级线下零售；5G环境下视频应用的挑战和机会。

2021-06-29
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变电站一次设备数字化特征和实现

归纳并总结了变电站数字化一次设备的基本概念、基本特征及其与传统一次设备的主要差别。介绍了变电站数字化一次设备的实现途径和目前国内外研究现状。提出了今后要重点研究和解决的关键技术问题。根据当前技术发展趋势，分析并预测了数字化一次设备对未来电网运行和设备管理可能带来的变革、发展方向及其应用前景。

2021-06-26
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超大型集装箱船组系水动力性能数字化图谱研究

设计了超大型集装箱船组系试验方案，采用多元二次正交多项式对组系试验结果进行回归分析，获得了剩余阻力系数、湿表面积和自航因子的回归公式，并对浮心纵向位置进行修正。编制了阻力、自航因子的估算程序并绘制了试验谱图，估算结果经过校核，准确可靠，能用于船舶设计前期阶段中的性能预估，并可获得优秀的初始线型。

2021-06-26
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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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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）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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。