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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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汽车混流总装主辅料输送单元协同调度技术研究

作为“中国制造 2025”的五大工程之一,智能制造致力于实现制造过程的柔性化和智能化。汽车混流总装车间的主辅料种类与数目繁多,先进科学的主辅料输送调度技术是企业提高生产效率、降低生产成本,实现汽车制造全面智能化的重要一环。

  • 2021-07-01
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中国信通院中国移动城市轨道交通5G应用技术白皮书89页

城市轨道交通作为城市动脉和大众化的交通工具,是最具可持续性的交通运输模式,是国家关键基础设施和重要基础产业,对我国经济社会发展、民生改善和城市安全起着不可替代的全局性支撑作用。

  • 2021-07-01
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基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断

故障诊断是保障智能制造过程中关键设备安全、高效运行的关键技术之一。在没有 精确机理模型的情况下,通过设备运行状态数据分析可以实现智能制造过程关键设备的 故障诊断。因为它具备强大的特征表示能力,深度学习在数据驱动的故障诊断研究中受 到领域专家的广泛关注。

  • 2021-06-30
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自动上料毛巾折叠机设计及其关键技术研究

随着“中国制造2025”国家战略的推进,以及“十三五”发展规划的落地实施,制造业智能化水平显著提升,试点项目制造成本大幅度降低,产品生产周期明显缩短,不良率逐渐降低,因此,开发自动化产品和智能装备依旧是制造业的未来发展方向。智能装备对制造业发展起着决定性作用,以毛巾行业为例,随着毛巾生产自动化的发展,传统生产模式主要存在于包装环节,该环节折叠自动化设备起步晚,发展缓慢,影响毛巾行业向智能制造行业的快速转型。针对毛巾行业人工包装成本高、效率低、自动化程度低等问题,研发出一条自动上料毛巾折叠生产线,可以完成不同种类毛巾的自动化上料、折叠和摞放,提高行业自动化水平,推动制造业智能化的快速发展。

  • 2021-06-30
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基于深度学习理论的机械故障诊断技术研究

在智能制造、大数据的工业背景下,如何利用制造系统中问题的发生和解决过程中产生的大数据显得尤为重要,如何利用大数据去推动智能制造的发展也越来越关键。装备、维护均属于智能制造的核心要素,并且过去三次的工业革命也都有围绕这两个核心要素进行技术升级。生产系统的正常运转需要可靠的机械设备健康管理系统来做指导,但生产系统的隐患会导致不同的故障类型,而不同的故障类型给生产系统所造 成的影响不同,在深度学习的基础上如何利用工业数据提高对机械零部件故障诊断的识别分类精度是本文的研究重点。

  • 2021-06-29
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智能家居系统的嵌入式家庭网关的研究与设计

智能家居系统的嵌入式家庭网关的研究与设计

  • 2021-06-29
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基于创新价值链的制造企业数字化评价指标体系构建及实证研究

本文从数字化相关概念切入,在界定制造企业数字化的概念内涵的基础 上,基于创新价值链理论,从数字化投入、数字化应用、数字化效益三个方面构建制 造企业数字化的评价指标体系,并采用层次分析法和因子分析法相结合的组合评价法, 对广东省 120 家制造企业进行评价研究,以检验评价体系的有效性。评价结果表明, 本文构建的制造企业数字化评价体系切实可行,评价结果能较好反映制造企业数字化 的实际状况。最后,在对评价结果分析的基础上,提出几点推进制造企业数字化的建 议。

  • 2021-06-28
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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