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污水厂视频监控系统总体设计

随着网络信息技术的发展,网络传输已经不在受到环境、地域的限制,采用一般的ADSL等宽带即可对视频图像进行远程的实时传输与存储。而在污水处理行业中,由于污水池等监控点一般分布距离工厂办公室较远的室外,可以通过LAN、光纤等网络衍生到这些监控点,这对一般企业都容易解决的。在污水处理厂视频监控系统中的设计思想主要是将视频图像以及音频和控制信号连接到网络视频服务器经过编码压缩后通过网络传输到水利管理处的中心机房。

  • 2021-07-15
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基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现

随着“中国制造 2025”、“工业 4.0”等规划的提出,制造业的生产模式正向智能化转变。智能制造的目标是实现物理世界与信息世界的融合,数字孪生(Digital Twins,DT)作为虚实融合的最佳途径引起了国内外研究者的广泛关注。基于数字孪生“虚实映射”、“以虚控实”的内涵,本文以数控机床为研究对象,研究了使用 GPU加速的三维监控技术、基于虚拟数控面板的远程控制技术,最终集成为数控机床虚拟交互系统。本文主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于信息物理系统的数控铣床能耗建模及切削参数优化

制造业是经济发展的主体,作为制造业的工业母机,数控机床的功率需求不断增大,造成的资源枯竭、全球变暖等环境问题也逐渐加重,提高数控机床能量效率问题是国内外关注的重点。随着互联网技术的发展,车间设备的加工信息可以更加全面迅速的反映出来,促进制造业与互联网的融合是未来加工车间发展的趋势。本文针对互联网技术和数控铣床加工,开展基于信息物理系统的数控机床能耗建模及切削参数优化研究,实现自组织、自适应优化数控机床加工能效,主要研究内容包括

  • 2021-07-01
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汽车冲压件模具信息管理系统设计与实现

随着信息化技术和智能制造的推进,模具企业引进生产信息化管理理念势在必行。然而模具行业由于采用单件小批量的定制化生产模式,其信息管理系统的引入存在诸多挑战。特别是汽车冲压件模具的生产,因其具有生产流程复杂、模具整改频繁、模具包含的非标准零部件多、模具生产过程中产生的数据量大、数据凌乱等特点,使得市场上通用的信息管理系统难以实现对模具生产的全面信息化管理。基于此,针对模具公司的实际需求开发定制化的模具信息管理系统,对提升模具企业的信息化管理水平,增强模具生产过程中数据共享的实时性,简化管理流程,不断提高模具开发效率具有极为重要的意义。

  • 2021-07-01
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中国移动5G联合创新中心2017年移动边缘计算35页

报告分析了移动边缘计算的发展背景和市场需求,并对业务场景的规划和应用,在本地分流、数据服务和业务优化三大领域进行分类和研究。从关键技术、标准化和发展趋势方面,对移动边缘计算技术进行探索。结合典型商业案例,对移动边缘计算在不同使用场景中的业务形态、目标用户和商业模式进行研究和探讨。报告建议产业链各方一起打造合作共赢的生态圈,推动移动边缘计算产业成熟、业务创新和商业落地

  • 2021-07-01
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基于Unity+3D的微电机自动装配线实时仿真系统

智能制造作为“中国制造 2025”的主攻方向,给制造企业提出了建设重点领域数字化车间的发展目标。作为构建数字化车间的重要一环,高水平的车间级数字化监控不仅要求实时数据的获取和显示,对于数据的显示形式、异常反馈的时效性以及生产线运行实况的全方位展示提出了更高的要求。为了提升制造车间的综合监管水平,本文提出了一种基于内存数据库技术和运动映射参数化建模技术的实时仿真系统的开发方法。论文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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中国移动研究院2030愿景与需求白皮书第二版26页

本白皮书从低时延高可靠的两大类行业需求出发,首先介绍面向URLLC 场景的不同行业需求,无线网络可以提供的分级能力体系;其次,介绍实现网络分级能力的无线使能技术;最后,介绍中国移动对于无线使能技术路标的一些思考。中国移动向产业表明对 URLLC 的发展规划与技术判断,旨在呼吁产业界共同努力,加快完善大上行、极致时延、超级可靠的技术体系,推动端到端产业成熟,助力我国 5G 的全面引领

  • 2021-07-01
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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)

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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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