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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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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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