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面向数字化的制造业供应链解决方案

从信息化和数字化的对比来看,首先,信息化强调的是功能和流程,数字化更多强调的是数据和实时的反馈;第二,信息化强调的是数字的存储和记录,数字化强调的是智能反馈,数据驱动;第三,在信息化时代强调更多的是标准化,设备、流程的标准,甚至把人比喻成机器一样精准的执行某些指令,数字化时代,由于数字赋能,更多强调机器像人一样更加智能。基于新技术和整个智能物流设备的发展,推进了整个数字化的进程。

  • 2021-07-19
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制造业中的人工智能解决方案

人工智能在制造业的应用主要有三个方面:首先是智能装备,包括数控机床、自动识别设备、人机交互系统、工业机器人等具体设备;其次是智能工厂,包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容;最后是智能服务,包括大规模个性化定制、远程运维、预测性维护等具体服务模式。

  • 2021-07-19
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软件定义网络的安全问题及对策研究

近年来,软件定叉网络( software defined networking. SDN)-直是研究的重点SDN可能会取代传统网络,成为下一代网络体系姑构,因为它的可端程性和可拓展性为网络管理带来了新的机会.全面分析了软件定叉网络(SDN)的安全隐志,对软件定义网络中白身的安全问题进行了全面深入地分析,并提出相应的对策和建议.讨论了SDN的特征和标准,并在此基础上从SDN范式的3个层面,即数据转发层、控层和应用层出发,分别详细分析了每一层面的安全威胁和对策,并介绍了可用于预防、缓解成解决此类攻击的对策技术。

  • 2021-07-20
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考虑认知不确定性的工业机器人可靠性指标预测方法

我国工业机器人产业已处于飞速发展的阶段,在实现数字化、自动化、智能制造产业化方面,正在逐步与国际接轨。随着科学技术的不断发展以及“中国制造 2025”战略的实施,我国工业机器人在市场上的占有率越来越高,拥有着巨大的市场潜力。为了缩短我国工业机器人与国外的差距和应对市场上的迫切需求,加强国产工业机器人在可靠性方面的科研创新势在必行。本文以工业机器人为研究对象,对其进行可靠性指标预测方法的研究,主要包括以下研究内容

  • 2021-07-01
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中国移动2021年版中国移动5G手机产品白皮书32页

5G 终端作为 5G 业务触点、应用载体、服务入口,是 5G 商用后 快速化、规模化发展的关键要素。中国移动作为全球领先运营商,坚 定、积极、扎实地推进 5G 商用发展,为更好地引导 5G 终端产业发展, 做好端网协同、共建共享,特制定和发布本白皮书。

  • 2021-07-01
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中国移动研究院2020年5G终端芯片及测试产业报告29页

本报告围绕 5G 终端技术解决方案及测试认证方案,首先分析了 5G 射频器件和射频及基带芯片的技术要求和主流产品,然后介绍了智能终端和行业终端这两大类 5G 终端产品的关键能力和产品形态,再介绍了 5G 终端测试仪表的产业发展现状,最后从 5G 器件和芯片、5G 终端产品、5G 终端测试仪表三方面进行了总结,并对后续技术演进方向进行了展望。

  • 2021-07-01
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基于PCB线圈磁感应式直线位移传感器研究

随着我国由制造大国向制造强国的战略转变,传统制造工业向自动化、智能化发展已成为必然趋势。精密测量作为智能制造的基石,同时也是衡量一个国家工业制造水平和科技水平的重要指标。其中,基于电磁感应原理的位移传感器作为精密测量仪器,具有稳定性好、可靠性高、抗干扰能力强、工作环境要求低等优势,广泛应用于工业自动化生产中。但目前市场上大多数高精度的位移传感器价格都比较昂贵,低精度的位移传感器又难以满足现代化制造业对位置传感器提出的高精度与低成本需求。课题组多年来致力于一种低成本、高精度的磁场式时栅位移传感器研究,但由于传统磁场式时栅受制造工艺的制约,线圈绕组的一致性难以得到保证、生产效率难以提高。针对此现状,将时栅测量技术与较成熟的 PCB 工艺相结合,本论文开展了基于 PCB线圈磁感应式直线位移传感器研究,其主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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中国移动研究院2020年量子时代的区块链技术白皮书16页

区块链作为新型信息处理技术,在信任建立、价值表示和传递方面有不可取代的优势,目前已经在跨行业协作、社会经济发展中展现出其价值和生命力。为了保证其信任、价值以及传递的安全性,区块链将密码学作为其核心的底层技术。研究表明,经典密码学在量子时代将受到较大影响。本白皮书从量子计算入手,分析量子计算对密码学以及对区块链的影响,并提出相关的策略建议,为即将到来的量子时代构建安全的区块链提供技术参考。

  • 2021-07-01
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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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