复杂工厂环境下的工作流识别研究

工作流识别技术可对生产车间内的监控视频进行计算与处理，实现对生产制造流程的快速精确的识别与检测，从而可帮助企业来规范制造工序、优化过程调度。与现有的工作流技术不同，工作流识别技术在很大程度上依赖于现有的计算机视觉技术，首先通过计算机视觉技术挖掘出视频中的潜在任务序列，随后通过建模或比对的方式重构出相应的工作流。然而，由于实际生产环境较为复杂（频繁的光线变化、物体之间彼此遮挡等问题），传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法无法达到有效的识别率，很难适用于复杂的生产制造环境。为了实现有效的工作流识别，本文将讨论通过机器学习、生物算法等思想，提出了两种新颖的算法框架

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HKR公司工业机器人系统集成业务竞争战略研究

HKR 公司是一家从事工业机器人制造与销售，工业机器人系统集成开发，工业机器人系统售后服务的小型科技公司，致力于成为中国领先的智能制造设备提供商。随着全球和中国的工业机器人产业快速发展以及国内对工业机器人的旺盛需求，公司发展前景广阔，公司业务竞争战略的选择事关公司未来。为此，论文利用 PEST 工具、SWOT 模型和价值链分析等工具和方法，系统地对公司的内外部发展要素展开了深入研究和分析，给出了公司竞争战略选择和实施措施。

2021-06-29
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磁流变抛光中的工件自定位算法与系统实现

随着“工业 4.0”的概念及智能制造技术的兴起，当今世界先进制造领域的制造设备正迎来新一轮变革。工件自定位技术作为智能制造技术的重要组成部分，能够显著提升机床工作效率，节省整体加工时间，然而光学制造领域尚未有应用工件自定位技术的相关报道。本文主要开展工件自定位理论与算法及其在磁流变抛光中的应用研究，以期进一步提升磁流变抛光设备的性能和自动化水平，全文主要研究内容如下

2021-06-29
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基于专利的京津冀智能制造协同创新研究

京津冀协同发展已经上升为国家发展战略,产业协同发展是京津冀三地协同创新的重中之重，作为区域的战略性产业，智能制造产业的分工协作至关重要。目前，虽然京津冀智能制造产业的协同创新能力有了很大的提高，但仍然存在创新要素分配不均、津冀区域承接能力不足、区域合作成本上升等问题亟需解决。智能制造产业涉及到多种技术，是技术的聚集地，专利是技术创新的重要体现。

2021-06-29
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智能制造中的微操作_微装配系统基础技术研究

智能制造中的微操作/微装配系统，作为微机电系统（MEMS,Micro-Electro-Mechanical System）的核心，是微细智能制造的重要实现手段，得到了越来越多的重视和应用。本文在国家自然科学基金重大项目“支持产品创新的先进制造技术中的若干基础研究”（项目批准号:59990470）及自然科学基金项目“智能微机电系统视觉/力觉/位移混合检测与控制技术”（项目批准号:50275078）的资助下，根据调研结果及应用需求建立了应用于微细智能制造的微操作/微装配系统。论

2021-06-29
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面向MES的离散制造车间SCADA系统设计开发

随着德国“工业4．0”概念的提出，智能制造成为全球制造业的研究热点，为此我国制定了以两化融合为主线的“中国制造2025”计划，旨在完成制造业向智能制造的升级，这正是突破传统MES在离散制造业中应用瓶颈的良好契机。为此本文以MES相关技术作为支撑，对MES在离散制造业数字化车间中的应用进行了研究。

2021-06-29
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工业机器人喷塑柔性生产线设计与研究

在以生产箱体类为主导产品的企业中，对产品表面喷塑的加工需求不断增加，基于箱体规格较多且种类多样化的特点，在喷塑生产过程中若采取相同模式的喷塑方法与喷塑路径会造成涂料浪费、效率低下并且增加生产成本。研究表明使用工业机器人进行喷涂能够实现精确的路径规划与轨迹控制，能够使箱体类产品的表面加工质量得到进一步提升。由此可见，基于箱体类零件种类多样化的特点，采用工业机器人喷塑柔性生产线对于产品规格较多的箱体类企业有着十分重要的作用。

2021-06-29
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面向智能缫丝的自动缫丝机原型设计

自动缫丝机进入中国，发展至今已经有60多年了，从最初的定粒感知、定纤感知器和给茧方式的发展，到现在的机电一体化，自动缫丝机得到了长足的进步。目前主流的自动缫丝机为短杠杆定纤式自动缫丝机，我们分析发现：短杠杆定纤式自动缫丝机的结构仍以机械式结构为主，以探索凸轮和添绪凸轮为动力源，通过机械同步机构驱动单绪机构进行缫丝；为了防止重添，探索纤度感知机构运动规律为周期性探索感知，当探索纤度感知的周期固定时，若生丝落细发生在两次纤度感知之间，则落细点无法及时发现，生丝落细丝长增加，不利于提高生丝质量；由于机构为机械同步联动式结构，所以动作虽然稳定，但是当生丝发生落细时，执行机构在相关信号的转换和传递耗时较多；由于自动缫丝机工作的全过程是通过机械方式实现的，所以不能输出实际缫丝生产工况和生产统计数据，需要耗费较多的人力成本进行看护和统计，不利于生产管理水平的提高和智能化处理。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”