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蕉岭农业大数据解决方案(通用)

农业局信息中心菜篮子应急支撑保障项目中平台实现了针对种植大棚,种殖环境的实时监测和远程环境调节,对温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤墒情(氮磷钾等)监测,对风机、卷帘、灌溉等设施实现自动或远程调控,完成统一、灵活、集中管理。 同时完成对工作流程的规格化管理,保证了在种养殖各个环节的标准和规范,提高种养殖水平和管理水平,保证农产品质量

  • 2021-07-01
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IH公司战略研究——基于社会企业视角

2016 年 11 月 23 日,国务院发布《关于“十三五”脱贫攻坚规划的通知》, 正式提出“产业扶贫”这一概念。依照中央指示,全国各地各级政府均出台多种 优惠政策吸引企业投资,鼓励返乡创业和自主创业,引导建立了大批具有强烈社 会企业属性的扶贫企业。IH 公司成立于 2017 年,目前主营业务为电子零部件加 工,是在当地“精准扶贫”相关政策引导下所建立的“赋职型扶贫企业”,由 SH 公司投资建立。作为社会企业的一种重要的表现形式,扶贫企业在当地“扶 贫攻坚”工作中起到显著作用。扶贫企业经营状况良莠不齐,IH 公司作为其中 的佼佼者,为同时满足市场规则和政策约束,实现经济价值和社会价值,在不断 变化的外部环境中应做出怎样的战略调整成为本文重点研究的对象。

  • 2021-07-01
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数字化发电厂的设计与应用

数字化发电厂的设计与应用,未来发电厂的改革与创新

  • 2021-07-01
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基于OPC+UA的纺织智能染整车间信息模型研究与实现

中国是世界上最大的纺织品出口国,近年来,智能制造、绿色制造、可持续发展正成为纺织染整行业发展的主旋律。但目前国内的众 多纺织染整车间中,染整设备间缺乏互联互通,难于信息共享。为推进染整智能化,建立智能染整车间,亟待实现设备与设备间、设备与制造执行系统(MES)间的互联互通。本文主要研究基于 OPC UA 染整设备互联互通方案,实现纺织染整设备的信息建模和数据传输。

  • 2021-07-01
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17--4PH不锈钢SLM工艺研究及参数优化

在当今机械智能制造领域中,增材制造技术凭借其较为突出的特点和优势,得到了各界 广泛的认可。在目前增材制造技术已有的各种不同的成型方式中,选择性激光熔化(Selective Laser Melting, SLM )技术的应用及研究相对比较广泛。主要是因为,使用这种技术加工制 造的零件的致密度几乎可以达到完全致密,相对传统制造的成型件要高许多;该技术另一个 较为突出的优势是,其加工件在加工完成到投入使用的中间,不需要再进行很繁杂的后处理。 基于选择性激光熔化的这些优点,目前该技术在很多领域中的应用已经相对熟练了,例如航 天和军工领域中加工一些形貌特征比较复杂的高性能零部件;在医用领域中也作为植入类使 用器械的生产方式而被应用至今。选择性激光熔化作为增材制造技术中重要的成型方法之 一,相比于传统是成型方式对一些需求量小、个性化明显的金属制件难以直接加工成型的缺 陷来说,选区激光熔化在此方面就表现除了十足明显的优势,目前己受到各界领域的广泛关 注。

  • 2021-07-01
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人工智能时代中职学生创造性思维的培养策略研究——以柳州市2所中职学校为例

近年来,国家对中等职业教育投入加大,将中等职业教育的改革与发展作为我国教 育事业发展的战略发展重点之一,大力发展中等职业教育是适应社会发展和人才市场变 化的需要,主要是培养大批高素质的劳动者和初级技能型人才,有利于国家经济结构调 整和经济增长。创造性思维是中职生综合素养之一,因此探讨突出中职生的创造思维的 培养策略具有现实意义。

  • 2021-06-30
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基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究

机器入主动柔顺控制是新兴智能制造中的一项关键技术,轴孔装配在企业生产中有着极其广泛的应用。为了便于对机器人的柔顺控制策略和轴孔装配实验进行研究,促进机器人智能控制的应用推广,论文针对MOToMAN—-UP6型垂直6关节机器人建立了一个相对开放的机器人柔顺控制研究平台。对该机器人轴孔装配作业进行了实验研究。利用机器人的示教编程,进行孔的位置初步定位。当机器人末端固定轴碰到孔周围的倒角时,通过程序分析机器人末端六维腕力传感器的反馈数据,进而判断孔的柔顺中心方向。利用运动学反解方程计算机器人下一步执行动作的各关节电机脉冲数,不断调整机器人位姿,使轴可以顺利插入到孔中,并达到和孔内壁零接触。验证了一种轴孔装配的柔顺控制策略一力/位混合控制策略。

  • 2021-06-30
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基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究

为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境,制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变,导致车间生产过程变得复杂动态,发生突发事件的概率大大提高。而目前离散型制造企业使用的车间调度系统,同生产实际情况相差甚远,在复杂动态场合很难应用,通常需要人工对调度方案进行适应性调整。但是人工调整的优劣取决于调度员的经验和知识水平,而且往往需要耗费大量的时间和劳动力,调度方案的稳定性及车间生产效率难以保证。所以,迫切需要改善生产车间依赖人工调整的现状。与此同时,智能制造与数字化工厂的发展,使生产车间产生大量数据,为机器字习的应用捷六」可北。 出心以不o考用深度学习、深度强化学习,开发基于这些数据的自学习、自适应车间调度系统,不仅考虑了这些数据的价值,还可以通过数据对实际调度车间的实现动态感知和智能控制,从而指导实际生产过程出现的各种动态问题,实现车间自适应调度,缓解车间对人工调整的依赖。

  • 2021-06-30
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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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