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试验设备调度及试验数据管理系统设计与实现

随着工业 4.0 的到来以及汽车制造业的不断发展和进步,汽车制造业信息 化管理不断促进汽车制造业转向智能制造方向的发展。而信息化发展最基础一 环就是内部的信息管理方式调整,且由于汽车制造业数据量大、数据结构复杂、 业务流程繁琐等因素,提高数据管理规范,将信息技术与数据管理结合,将有 利于企业内部数据流通,实时高效反馈和追踪数据,所以企业内部纸质化数据 管理转为信息化管理势在必行。

  • 2021-07-01
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重型机械齿轮箱智能监控系统设计与应用

齿轮箱是旋转机械设备的重要部件之一。本文主要研发重型机械用齿轮箱的远程监控和故障诊断系统,是工业4.0背景下推进智能制造和工业互联网的重要内容之一。重型机械如矿车、大型客车等由于其负载大、运行环境复杂,因此齿轮箱故障频发,导致重型机械的性能和使用寿命显著下降,因此亟需研究面向重型机械的齿轮箱远程监控和故障诊断方法,并基于该方法研发应用系统。

  • 2021-07-01
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广州智慧城市建设中开放数据平台数据质量的多维研究_王玉

我国智慧城市建设已经从技术驱动、业务驱动进入到场景驱动的新阶段。这一阶段将立足"以人为本"提供技术产品和服务,实现的关键在于数据开放共融共享。目前,广州智慧城市建设尚未达成数据开放共融共享的目标,主要表现为政府开放数据平台数据质量不高,开放共享程度不够。文章立足政府开放数据平台的数据层、平台层,对广州开放数据平台数据质量现状进行分析,提出具体建议:夯实广州政府平台开放数据基础能力建设;明确广州政府平台开放数据提供的具体标准;建立广州政府平台开放数据管理机制;提升广州政府平台开放数据的使用体验。这些举措对推动智慧城市建设的研究和实践有重要意义。

  • 2021-07-01
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饮料智能生产线玻璃瓶视觉检测方法研究

我国的饮料产量规模世界第丬 ,饮料包装材料多样,玻璃瓶具有密封性能 好、可多次重复使用、降格低廉等优点,成为饮料主要包装材料,尤其广泛应用 于啤酒包装。玻璃瓶易碎、易损,在运输和生产过程中发生碰撞、摩擦的现象极 易造成玻璃瓶的破损,还可能存在脏污、异物等缺陷,使用存在脏污、异物或破 损的玻璃瓶进行包装生产,可能造成生产线障碍、影响生产效率,甚至危及消费 者的生命健康。因此,在利用玻璃瓶进行包装生产之前,霌 要对玻璃瓶的质量进 行严格检测。研究饮料生产线中的视觉检测技术,保障饮料产品质量,加快饮料 自动化生产线向智能生产线改造升级,实现饮料智能制造,满足饮料生产企业霚 求,是《中国制造2025》的一个重要环节。本文围绕饮料生产线玻璃瓶质量检测 这仙 实际问题,弌 展以下研究工作

  • 2021-07-01
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铁矿粉烧结过程粒度场与料层透气性数值模拟研究

铁矿粉烧结过程是一个复杂的多场态的耦合热工过程,不仅包含多种物理化学反应,还涉及多级工艺操作流程,是钢铁生产中的关键上游工序。在新时期经济战略转型的背景下,如何结合智能制造发展趋势提升智能化生产水平是钢铁行业的重要任务。广泛开展烧结生产过程建模与仿真等优化工作,是减少能耗与经济成本并提高智能生产水平的重要途径。

  • 2021-07-01
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压电矩形薄板热电弹耦合的非线性振动分析

压电层合薄板作为工程常用元件,在航空航天、智能制造等领域有广泛的应用。实际环境的温度变化对精密仪器操作和控制有着非常大的影响,因此压电层合薄板建模过程中需要考虑热-电-弹的耦合作用。环境中多物理场耦合引发压电层合薄板的振动,关乎着结构的使用寿命,所以针对压电层合板的热-电-弹耦合问题进行非线性振动分析具有非常重要的实际工程意义。

  • 2021-07-01
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人工智能在司法审判实践中的应用及其限度

人工智能作为司法改革和司法信息化的重要手段和方式,在智慧法院建设中 得到了广泛应用。人工智能的应用不仅提高了司法的效率和司法裁判的质量,而 且提高了司法的透明度,提升了司法的公信力。在我国,不断增长的司法需求还 在加剧案多人少的矛盾;提升司法质量的需要要求法官具备更高的专业素质,法 院不断提高司法效率,为人工智能深度参与司法活动提供了动力。裁判文书公开 累积的法律大数据为人工智能深度学习法律提供了物质基础。社会发展带来的民 主权力意识的提升需要进一步提升司法的效率和透明度,为人工智能应用提供了 社会基础。但是,法律与人工智能的融合还存在技术困境,人工智能司法更需厘 清人工智能司法的法律问题和认识问题。人工智能深度参与司法实践是司法审判 能力现代化的必要手段,随着法律人工智能智能程度的提高,人工智能将不断拓 展参与司法审判活动的深度。而人工智能作为人类开发的技术,因其具有发展的 不确定性,需要进行必要的规制和限制。

  • 2021-06-29
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中国高校人工智能学科建设与特征研究

为分析当前人工智能学科的建设情况,通过对37所高校的人工智能学院信息,以及论文数据进行分析,发 现院系建制变动较大,部分高校师资力量薄弱;教育层次主要集中于硕博阶段;人工智能基础专业欠缺且课程设置 还不完备;高校人工智能学科的研究方向基本涵盖了当前人工智能领域发展的热点领域;人才培养模式呈现出重视 “双创”、导师创新和产学研合作等特点、、最后,从科学资源整合、师资力量建设、多学科研究、人才培养等角度, 就进一步推动我国人工智能学科建设进行分析与讨论。

  • 2021-06-29
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