大型客机钣金数字化柔性精准成形技术

大型客机的研制对钣金零件的成形制造提出了新的需求，即柔性化、数字化和精准化。面对这种需求，在分析国内外发展现状和趋势的基础上，提出了合乎中国国情的大型客机数字化柔性钣金精确成形制造技术的发展思路。根据该思路，从数字化工艺设计、精确数值模拟、快速工装设计、质量控制和数字化检测等方面，分析和总结出了实现大型客机钣金数字化柔性精准成形制造的关键支撑技术。

2021-06-27
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核电厂数字化控制系统中操纵员行为相关性分析方法研究

在数字化控制系统中，操纵员行为之间的相关性模式与传统控制室不同。为了评价数字化控制系统中操纵员行为之间的相关性，提出了基于模糊逻辑的操纵员相关性分析方法。首先通过对数字化控制系统中的人因特征的分析，识别操纵员行为相关性的影响因素，建立相关性分析模型，然后基于模糊逻辑方法建立数字化控制系统中操纵员之间的相关性分析方法。该方法不仅能模拟模糊的和不确定性的知识，而且对推理过程及结论的获得给出清晰的解释，具有可追溯性和重复性。

2021-06-27
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基于建筑物移位工程的数字化和可视化模拟

降差对迁移建筑物的受力影响较大，而国内缺少这方面的模拟分析．通过将迁移轨道沉降差的变化转化为一系列数字，并利用算法把数字的变化转化为顶升缸顶升力的变化，模拟了不同迁移路面情况对迁移建筑物受力的影响，为了对迁移工程的可靠性和经济性进行预判，同时更好地利用数字化分析结果指导实践，通过vc++读取ANsYs结果文件在0penGL上实现了建筑物迁移的可视化模拟仿真结果与工程实践吻合，可为以后的施工决策提供依据．

2021-06-27
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AI+设备综合效率分析与提升

设备综合效率（ＯＥＥ）是评价当前设备的运行时间、运行速度、良品率、维修成本的一个综合指标，也是衡量生产活动中由设备创造的附加价值的尺度。对某电子产品生产企业ＡＩ设备综合效率进行了计算与分析，找出了导致其ＯＥＥ低下的主要原因，并设计了ＡＩ设备综合效率提升方案，该设计方案的应用实施，使ＡＩ车间ＯＥＥ水平达到目标水平，为稳定、高效的生产提供了支持和保障。

2021-06-27
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美国高校数字化城市设计发展初探

基于大数据与数字技术的发展，城市设计出现新的变革，即数字化城市设计。在数字化城市设计应用的实践中，美国规划设计院校逐渐成了引导数字化城市设计发展的重要前沿。选取在数字化城市设计发展中独居特色的三所美国规划设计院校，分别从工程、科研、教学等层面，介绍美国高校数字化城市设计发展动态，为我国城市设计学科建设和行业发展提供借鉴参考。

2021-06-27
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AI智慧建筑研究

以当今全球第四次科技革命为宏观背景,以中国人工智能和建筑业国家战略为重要依据,综合基础理论、行业特色、产业化多维视角,提出“AI + 智慧建筑”、“AI 建筑”、“智慧建筑 + AI”概念和产业链模型,提出采用产业链模型指导产业规划的方法。依据产业发展现状和未来 3 ～ 5 年发展趋势,总结提炼出 AI + 智慧建筑 28 个核心应用场景,重点介绍了建筑物故障诊断预测与健康管理和基于深度学习的智能视频分析理解。最后,对未来“AI + 智慧建筑”的核心技术依赖进行剖析,给出产业重点发展方向建议。

2021-06-27
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煤矿5G通信系统安全技术要求和检验方法

用于煤矿井下的5G通信系统必须取得安全标志证书。为更好地推动煤矿智能化建设和煤矿5G 技术发展，让送审企业提前熟悉煤矿5G通信系统技术要求和检验要求，缩短送审周期，研究了煤矿5G通信系统安全技术要求和检验方法。从基本要求、组网要求、5G通信技术要求、防爆安全要求、抗干扰要求等方面论述了煤矿5G通信系统安全技术要求，并针对需重点关注的问题提出相关建议。针对煤矿5G通信系统，重点关注系统组网方式判别、核心网检验、抗干扰性能检验；针对5G基站和终端，重点关注5G技术指标的检验和防爆安全要求。对煤矿5G通信系统管理问题、5G基站多天线功率叠加后阈功率的计算问题、抗干扰技术难点、传输速率和时延的技术要求和检验方法、天线一体化基站的检验、矿用5G上下行带宽存在的问题进行了探讨。

2021-06-27
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基于系统动力学的包头市智慧城市评价体系研究

2021-06-27
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。