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专项资金项目管理系统解决策划方案

依托强大的业务平台,以“总体近似、细节区分、各自运行”为原则,实现不同专项资金项目在信息化系统中的规范化治理。将专项资金治理的规章制度、申报审批工作流程与系统有机融合,通过系统治理功能规范日常工作,提升整个工作的规范性和透明度。

  • 2021-07-01
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基于数字化工厂的车身侧围焊装线工艺规划及仿真研究

随着国内外汽车行业市场竞争的日益加剧,汽车产品更新换代速度越来越快。传统的汽车生产方式的限制,产品设计数据和制造工艺数据在现场调试设备之前很难同时进行,且多半的设计更改要求很难和生产系统进行适配,从而难以满足缩短汽车生产周期的要求。随着虚拟制造技术和计算机辅助工程的逐渐成熟,如何高效、快速、可靠地实现汽车智能制造,已经成为当今汽车行业急需解决的问题。

  • 2021-07-01
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敦煌文化的数字化再现及旅游体验设计

敦煌文化的数字化再现及旅游体验设计,旅游体验的多元化

  • 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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面向制造现场的工业机器人精度维护方法研究

工业机器人是高柔性多关节运动平台,已广泛应用于汽车制造过程中焊接、搬运、检测等多个生产环节。但作为一种开环式运动系统,工业机器人重复定位精度容易受到自身因素和环境因素的影响。如在制造现场,工业机器人连续高速运动将导致机器人本体发热,运动学模型参数将会发生缓慢漂移;另外,机器人末端工具的切换以及加工过程中工具与工件发生碰撞会导致工具坐标系位置偏移,影响机器人加工质量。这些因素制约了工业机器人在电子、机车、航空、船舶等高精度智能制造领域的应用和发展。只有解决工业机器人长期重复定位精度问题,才能拓宽工业机器人的应用领域,使其在现代制造向智能制造转变过程中发挥越来越重要的作用。

  • 2021-07-01
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基于Cloud+QDB的验证机制改进与实现

QDB(Quality Dashboard)是西门子工业软件有限公司(Siemens PLM Software)出品的交互式数字化模型开发平台 NX(Unigraphics NX)的配套工具,是为用户提供报告展板的独立 Java 工具。当用户使用 NX 设计模型时,可以运行 NX 中内置的模型检查技术 CheckMate,QDB 将通过内置的大量部件,为来自 Check-Mate 的数据提供展示功能。然而 QDB 的展示报告缺乏信息共享,且 Check-Mate 耗时较长,拉低用户工作效率,也导致用户体验较差。在当前“用户体验为王”的智能制造领域,如不进行优化,QDB 将逐渐被淘汰,无法发挥作为 NX 附加价值的作用。

  • 2021-07-01
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虚拟工厂大规模场景的运动仿真关键技术与应用研究

随着“中国制造 2025”规划的提出,传统工厂的生产模式正向智能制造方向转变。无人化工厂是智能制造的基本表现形式,虚拟工厂大规模场景的运动仿真是实现无人化生产的重要技术支撑。三维的虚拟工厂仿真系统是人与生产信息进行沟通的重要桥梁,三维空间能够更加直观的展示工厂实时运行状态。随着厂房规模的不断增大、设备的不断增多,虚拟仿真系统需要处理的数据量也在与日俱增。为解决大规模场景下模型数据导致的计算量大、仿真系统性能低下等问题,本文从基于 GPU 的加速技术与基于物体可见性的剔除算法两个方面进行了研究,主要内容如下

  • 2021-07-01
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基于双目视觉的地图创建与导航方法研究

现代制造业企业面临多变的产品需求和高昂的人力成本所带来的挑战,因此企业的生产模式向柔性化和智能化生产模式方向转变。由自动引导车(Automated guided vehicle, AGV)构成的物流运输体系在智能制造中占有重要的地位,对物流效率和物流成本有着至关深刻的影响。分布式的多智能体组织结构为应对生产规模日益增大带来的挑战提供了一条解决途径,然而对小车单体的智能化程度也提出了更高的要求。本文以单体小车为研究对象,针对其导航中的地图创建和路径规划等关键技术展开了研究,所做的工作如下。

  • 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

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