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工厂高清安防解决方案

工厂的现代化管理手段越来越丰富,准确性也越来越高,各种先进的技术手段比如视频监控系统,可有效的加强对各种场合,特殊设备以及人员的直观管理,及时、有效的反映重要地点区域的现场情况,增强安全保障措施,同时进一步规范各岗位的生产管理。目前监控手段已经发展为扩展性的新一代高清视频监控解决方案。

  • 2021-05-06
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君逸酒店无线系统方案

加以计算机互联技术的利用、实现网络化控制,包括客房人员的身份、房门的状态检测、保险箱状态、客房温度的远程控制,空调状态、客房状态,各项服务信息的声光提示及监控等等,一切实时信息尽掌握。本系统是按照白金五星国际酒店客房的管理目标模式,结合国际先进管理思想,应用最新信息科技而设计。 系统主机特点:研庆网络智能控制系统主机具有双向信息传输功能,其内部选用获得国际认证的开关控制模块和高质量的可控硅和继电器作为开关控制器件,它是一种分体式的模块化结构,由单相电源供电,通过弱电开关控制面板,按设定的通断、调光程序对其进行控制,可单台独立控制,也可多台联网控制,内部信息变化经网络通讯设备传至上位管理计算机,并接受上位机发的各种控制指令,实现远程网络化控制、显示与管理。对投资方的分期投和升级换代,系统运用了万能通讯接口,无需更换主机 ,即可更新变换通讯接口类型和网络拓扑结构,本主机可以适CAN-BUS\TCP/IP和RS-485,是国内首家开发的多功能通讯接口。

  • 2021-05-06
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工业大数据在纺纱厂的应用构建

本文探讨了工业大数据在棉纺厂的应用。介绍工业大数据的定义,目前棉纺企业现状及工业大数据的基础。通过介绍智能化设备、生产系统、实时数据采集(SCADA)平台、设备智能监控系统、生产管理系统等方面展开配棉工艺模型分析与探索,结果表明工业大数据在棉纺企业实现数据采集分析及应用,对推进棉纺企业转型升级有重要意义。

  • 2021-05-06
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基于突发事件的任务计划动态调整模型及算法_孙鹏

由于战场环境的复杂多变,在作战过程中会产生一些突发事件,这些事件主要包括新任务出现和平台实体失效.为应对作战中的突发事件,战前制定的任务计划在作战过程中需作出适应性调整,战时任务计划的调整是作战指挥控制领域的难点问题.首先,描述指挥控制组织的组成要素,分析在突发事件下任务计划调整的约束条件,建立以得到最小使命完成时间为目标函数,以任务完成质量、任务插入顺序和调整稳定性为约束的数学模型;其次,提出一种基于可行任务执行序列和贪婪算法(greedy strategy, GS)的任务计划调整方法,给出任务计划调整方法的设计思路和详细步骤;最后,结合联合登陆作战的案例进行仿真,仿真实验验证了所提出方法应对突发事件的可行性和有效性.

  • 2021-05-06
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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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蜂窝车联网技术架构与关键技术研究

车联网(V2X)是指通过装载在车辆上的传感器、车载终端及电子标签提供车辆信息,采用各种通信技术实现车与车、车与人、车与路互连互通,并在信息网络平台上对信息进行提取、共享等有效利用,对车辆进行有效的管控和提供综合服务[1]。

  • 2021-05-06
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未来智慧建筑的N种打开方式

未来的建筑将会如何进化?当家电、汽车,甚至房屋在物联网、人工智能等技术的加持下变得越来越智能,工作和生活更加舒适便捷后,一些有卓富远见的“人”已将目光投向了更广阔的空间,一栋楼宇甚至整个城市

  • 2021-05-06
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智能制造案例集,一看就懂

本文围绕柔性化、数字化、网络化和智能化的智能制造“共享”目标,从元器件的网络通信、数控装备网络连通、互联网下规模化集成和大数据实时共享4个方面,以案例形式给出了数控装备发展意见。其中,Oerlikon P65、C50和B27等数控装备的网络设置和软件操作可供国内锥齿轮副数字化车间建设用户借鉴,网络拓扑可继续扩大。其发展更离不开数控装备侧的网络互连互通的正确设置。

  • 2021-05-06
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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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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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