一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等，这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程，这就要求在无润滑的情况下，工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求，因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。
数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位，且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展，其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关，因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展，刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据，获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的，这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力，很容易受到人为主观因素影响，因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据，从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息，实现刀具多源异构大数据的融合。
以新一代信息技术、大数据和智能制造为代表的新科技革命促进世界经济进入新一轮增长期。本次技术革命很大程度上提升了社会生产力，对传统资本主义生产过程产生重大影响，也为人与技术关系的演进提供了契机并提出新的要求。研究人与技术关系的问题，既需要明晰人、技术的属性以及二者的联系，也需要对社会生产力水平、主流生产方式以及社会制度等因素进行考量。理论层面上，本文通过将技术哲学理论与政治经济学理论的有机结合，在充分论述人与技术―主客体相互运动的辩证统一‖的基础上引入―生产力-生产方式-生产关系‖原理，以期更深层次地揭示人与技术相互运动机制。实际应用层面上，本文立足于马克思主义政治经济学视角，系统性地解读新科技革命对生产工具与生产过程的影响，探讨由于技术进步引发的人与技术关系发展最新趋势，并给出政策建议。
发料是表面贴装生产过程物料控制的关键环节。表面贴装生产线生产对发料要求非常严格，如果不能按规定完成发料，就必然打乱表面贴装生产线正常生产秩序。因此，表面贴装生产线发料排序问题的研究具有重要的实际意义。本文依托“离散型智能制造车间关键技术研究与系统集成”项目，对表面贴装生产线发料排序问题进行研究，旨在提供能够有效减少发料延迟、缩短发料时间的优化排序方法。
随着“工业 4.0”时代的到来，对工业现代化和智能化的要求与日俱增，“智能制造”成为现今工业领域发展的方向。工业流水线作为生产制造的基础，其自动化的升级改造尤其重要，相关技术日渐成为研究热点。智能抓取作为实现工业流水线自动化的核心环节，相关技术系统性的改进升级刻不容缓。工件识别是智能抓取的关键环节，因此，关于工件智能识别技术的研究就显得至关重要。
智能制造与绿色发展是当今世界的共同课题，技术与创新都离不开绿色发展。就水 泥来说，能耗、环保、智能化是当前研究热点，近年来，我国在水泥行业倾注了大量心 血，也取得了巨大成就，但仍然存在能耗、物耗较高的问题。回转窑煅烧环节是水泥生 产过程中能源消耗最大的环节，对其进行改进是实现水泥企业节能降耗的关键。目前， 该环节的节能技术种类繁多，但热效优化指导方面的研究却更为人所关注，虽然取得了 相应成果，但依然存在如下问题：第一，窑内烧成状况复杂多变，热效工况识别困难； 第二，热效建模所需的关键参数无法在线检测，导致模型建立困难；第三，烧成带温度 设定值主要是由操作员人工给出，难以保证该设定值是当前工况下的最优值，使得熟料 生产能耗、物耗较高。因此，水泥回转窑热效优化指导系统研究具有重要意义。
：在智慧城市应用过程中,提出了通过人工智能（AI）技术来进行路灯优化控制的应用技术,并对其核心算法及应用模式进行了分析与研究,将提出的技术应用于城市路灯控制中,可以显著地提升路灯的控制水平,提升电力应用效率。
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术正以极其惊人的速度发展，智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆炸式增长，工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）应运而生，成为了支持工业应用、通过智能决策提高制造和服务效率的一个有广阔前景的领域。现阶段，工业传感器和物联网设备在工业环境中快速、持续部署，物联网在智能工业应用中发挥出越来越重要的作用。然而，在物联网带来便利的同时，也因为工业传感器产生的大量数据而带来了新的挑战，各个设备对数据的采集、处理和传输提出了严格的要求。因此，在 IIoT 场景中如何能够高效地收集、处理和传输工业大数据成为当下一个巨大的挑战。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
基础性数据安全保护要求：工业企业应建立健全数据安全管理机制，配备数据安全技术能力。 基础性数据安全保护要求包括安全管理制度、组织机构、人员保障、数据分类分级、权限管理、 系统与设备安全管理、供应链数据安全管理、安全评估、日志留存、安全审计，监测预警、信 息共享与应急处置等十一个方面的要求
聚焦安全影响：从国家安全、社会稳定、工业经济运行、工业生产安全等角度识别工业领域重 要数据。只对组织自身而言重要的数据（如企业的内部管理相关数据等）不属于重要数据
工业领域数据安全风险评估包括合规性评估和安全风险分析两部分内容，其中合规性评 估由正当必要性评估、基础性安全评估、数据全生命周期安全评估三部分组成，重点分析数 据处理活动及所对应的数据种类、数量、目的、方式、范围以及保障能力是否符合法律、行 政法规、标准规范要求；安全风险分析由风险源识别、安全影响分析、综合风险研判三部分 组成，通过综合分析数据处理活动面临的威胁、所采用的保障措施情况以及发生数据泄漏、 损毁、丢失等安全事件后产生的影响范围、程度等因素，综合研判数据处理活动安全风险等 级。
“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”是2024年中央经济工作会议确定的2025年9大重点任务之一。与2023年中央经济工作会议提出的“以科技创新引领现代化产业体系建设”相比较，一个新变化就在于更加强调“新质生产力发展”在建设现代化产业体系中的重要作用。德勤高科技高成长项目拥有30年历史积淀，被誉为“全球高成长企业的标杆”，旨在发掘和表彰中国持续成长、不断创新、积极承担社会责任的卓越企业。
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