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Gartner发布2022年重要战略技术趋势

Gartner于今日发布企业机构在2022年需要探索的重要战略技术趋势。分析师们在本周四举行的Gartner IT Symposium/Xpo峰会美洲站期间公布了他们的研究结果。 Gartner研究副总裁David Groombridge表示:“首席执行官和董事会正在设法通过与客户建立直接数字联系来实现增长,因此首席信息官的优先事项必须满足这些业务要求,而这些要求贯穿于Gartner的2022年重要战略技术趋势。” “首席信息官必须找到能够成倍增加IT力量的方法,从而实现增长和创新并创建可扩展、有韧性的技术基础,通过这一可扩展性释放用于数字投资的现金。这些要求构成了今年趋势的三个主题:工程化信任、塑造变化和加速增长。”

  • 2021-10-27
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MOSFET与IGBT的本质区别

1、由于MOSFET的结构,通常它可以做到电流很大,可以到上KA,但耐压能力没有IGBT强。 2、IGBT可以做很大功率,电流和电压都可以,就是一点频率不是太高,目前IGBT硬开关速度可以到100KHZ,那已经是不错了。不过相对于MOSFET的工作频率还是九牛一毛,MOSFET可以工作到几百KHZ,上MHZ,以至几十MHZ。 3、应用领域:根据其特点MOSFET应用于开关电源,镇流器,高频感应加热;高频逆变焊机;通信电源等等高频电源领域;IGBT集中应用于焊机,逆变器,变频器,电镀电解电源,超音频感应加热等领域。 开关电源(SMPS) 的性能在很大程度上依赖于功率半导体器件的选择,即开关管和整流器。

  • 2021-10-27
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PROFINET和现代边缘概念

为了达到对系统进行优化等目的,除了对传统的控制器的需求外,人们对额外的设备或应用程序的需求越来越大。但快速和方便地连接这些设备并不总是一件容易的事情。此外,这些额外设备产生了目前仍未被利用的大量数据。边缘概念在此处提出了一种有趣的解决方法,而PROFINET技术可以在此过程中提供支持。 工业4.0的发展促使许多公司开发自己的程序、服务、设备或其他自动化组件,以便更好地分析和了解他们的机器和系统。直至今日,由于在传统的自动化组件中分析、集成或处理数据过于复杂或不切实际,90%的生成数据仍未使用。 然而,这些丰富的数据是十分值得仔细研究的。从这些数据中,不仅可以得到实际的测量值,还可以确定如能源消耗或其他长期的诊断值的趋势。这些数值通常不在控制器中进行分析,由于数据量和算法,即使在人工智能的帮助下,整合诊断方法也过于复杂。 同时,若要将公司特定的软件连接到现有的自动化世界中,这一步骤仍然需要人工操作。 “

  • 2021-10-27
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中国工业机器视觉产业白皮书

《中国工业机器视觉产业发展白皮书(2021)》主要聚焦机器视觉在工业领域的应用,包括工业自动化领域的图像传感器,以及基于视觉技术的工业解决方案。白皮书通过行业发展环境、趋势以及市场分析、应用场景分析呈现了工业机器视觉发展状态及发展趋势。

  • 2021-10-27
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工业设备数字孪生白皮书-130页

工业设备数字孪生白皮书-130页

  • 2021-10-27
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垃圾衍生燃料(RDF)特性对水泥分解炉协同处置的影响

垃圾衍生燃料(RDF)部分替代传统化石燃料是生活垃圾无害化处置的重要途径。RDF的颗粒形状、尺寸、处置量等会对其在分解炉内的运动轨迹、燃烧过程等造成巨大影响。本文采用CFD模拟研究了处置量、水分含量、粒径大小对RDF在分解炉内运动轨迹、燃尽率的影响。结果表明:当RDF由分解炉中部喂入后,粒径<10mm的RDF会随烟气向上运动;粒径≥10mm的RDF会沉降至分解炉锥部。当RDF处置量由7t/h增加至15t/h后,落入烟室的RDF比例由60%增加至67.5%;当RDF水分含量由25%降低至10%时,整体燃尽率由62.94%提高至68.62%;当RDF平均粒径由10mm降低至5mm后,RDF整体燃尽率由62.94%提高至85.83%。

  • 2021-10-26
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2017-2018互联网类脑巨系统研究报告,互联网大脑、城市云脑和AI(1)

2007年科学院研究团队对互联网未来发展趋势进行研究时提出。“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进货,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自动神经系统。”这个互联网脑架构也被称为“互联网大脑”。

  • 2021-10-26
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贝尔实验室:如何让6G成为通用技术

2O3O 年代,通竝逢接物理、数字和生物世界来服努社会和人类的需求和机遇柊推劫 6G 吋代和后疫情吋代的未来。新的用例柊通対増强人类智能創造新的数字世界和控制自功机/自功机器人来提供价值 以宴現效率、芳功生声率和安全性的价趺変化我仃从新的用例以及 6G 研究、技木和架构中提出并探索了 6G 复合价值的框架。

  • 2021-10-26
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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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