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设备智能监控系统的研究、开发与应用

工业 4.0 时代,新一代信息技术与制造业的深度融合,带来了影响深远的产 业变革,大规模个性化定制、全球协同设计、基于物理信息系统(CPS)的智能工 厂、车联网等正在重塑产业价值链,形成新的生产方式、产业形态、商业模式 和经济增长点。光电行业在整个电子信息产业链中处于高端位置,其中显示面 板更是信息化数字化产品部件中非常关键的部分。二十一世纪以来,随着中国 对于显示面板产业布局的成熟,面板行业实现了飞速的发展,全球面板产业的 整体规模产能急速扩张,产品、技术水平稳步提升。

  • 2021-06-29
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基于知识整合的新松公司技术创新能力研究

伴随着德国“工业4.0”的提出,全球开始进入到笫四代工业革命进程中,大力发展高端装备制造业成为我国增强综合国力以及提升国际竞争力的必然选择。高端装备制造业是以高新技术为引领,处于产业链的核心环节,是决定着整条产业链的综合竞争力的关键战略性薪兴产业,主要包括航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备、智能制造装备等。与此同时,《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》及《中国制造2025》战略的制定,有效推动了高端装备制造业的发展和壮大。为贯彻落实上述战略规划,工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划(2016—2020年)》,强调了“十三五”期问我国智能制造发展的总体指导思想、目标和重点任务,进一步明确了工业自动化,尤其是机器人产业的重要战略地位。

  • 2021-06-29
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基于加工过程特征的铣削加工智能控制知识库研究

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是面向21世纪的先进制造模式,提高底层加工设备的智能水平是智能制造系统的重要研究内容之一。约束型自适应控制(Adaptive Constraint Control,ACC)作为加工过程智能化控制一直以来都是研究中的主要方向,它通过调节某个或多个参数使某一切削参数(切削力、扭矩、功率或温度)控制在一定约束范围内。但在加工过程自适应约束控制实施过程中,围绕自适应约束控制目标值的确定一直都没有很好的解决方案,常用的情况是在机床额定值约束下,考虑所选择的刀具几何参数、刀具材料、加工材料和进给参数等特征条件,根据经验确定一个约束估计值,这在很大程度上限制了机床功率的充分发挥和ACC的推广使用。因此,有必要依据不同的加工过程条件,利用人工智能技术处理非线性问题的特点,获取不同加工过程条件下的加工过程知识,智能化的决策出约束型自适应控制的控制目标,最大限度的发挥机床的工作效率,提高加工机器的智能化水平

  • 2021-06-29
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基于机器视觉的管料自动识别与定位系统的设计与实现

随着“工业 4.0”与智能制造的概念提出,我国制造业开始从传统的低端制造业向高端智能制造过渡,智能制造是自动化、信息化、智能化的融合。物料的自动识别与定位技术是当前多品种中小批量智能自动化制造及自动化物流分拣系统面临的一大难点。论文选题源于某核燃料企业生产线的工程实际课题,针对自动化生产线上锆管类物料种类繁多、结构特征各异,手工分拣危害工人健康且无法满足后续生产要求的现状,运用测试技术、信息化技术、运动控制技术,设计了一套基于机器视觉的管料自动化识别与定位系统,实现了锆管类物料的自动识别与定位。

  • 2021-06-29
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5G+NSA场景4G5G协同优化方案探究

5G在组网结构、频率、功率、业务多样性等方面都存在较大的差异,为优化网络质量,佛山联通针对5G NSA场景下4G和5G的优化差异性进行分析,分别从信令方向、X2接口、锚点规划优化等方面着手,实现NSA组 网方式下的45G协同优化,最大化网络性能。

  • 2021-06-28
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5G边缘计算和网络切片技术

由于能够以低成本提供5G无线网络中多样化的业务场景,网络切片和边缘计算一直以来深受学术界 和工业界的提倡。网络切片通过将网络实体划分成多个逻辑独立网络,为不同业务场景提供所需服务,而边 缘计算利用网络中用户和边缘网络设备的计算和存储功能,承载部分核心节点中的控制、管理、业务功能, 能够提升传统移动宽带业务能力和应对新兴的机器类业务。将网络切片和边缘计算融合,提出了基于边缘计 算的接入网络切片,能够满足5G中广泛的用例和商业模型,使得运营商能够根据第三方需求和网络状况以低 成本为用户灵活提供个性化的网络服务。

  • 2021-06-28
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基于STM32的智能家居系统基本实现

基于STM32的智能家居系统基本实现

  • 2021-06-28
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基于ZigBee组网的智能家居安防系统设计

基于ZigBee组网的智能家居安防系统设计

  • 2021-06-28
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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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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。

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