开放式智能制造控制系统的两个关键模块设计

开放式智能加工技术促进了铣削过程实时检测和控制技术的发展和应用。具有可操作作性、可扩展性等优点的开放式数控系统，为融合智能策略搭建智能加工系统奠定了基础。

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智能制造背景下企业工匠精神对创新绩效的影响研究——知识共享的中介作用

随着互联网与物联网的发展、3D 打印与个性化定制等技术的不断涌现，中国逐步进入了智能数字化领军的时代，在智能制造的引领下，中国企业亟需通过智能化、数字化加速业务转型，实现新旧动能转换，提高企业创新绩效。尤其是制造型企业，在智能制造背景下企业应该弘扬与传承企业工匠精神，获得企业核心竞争力。但仅靠传承企业工匠精神是不够的，在企业内外部以及跨组织间，有着丰富的知识和资源，能否有效及时地共享所需要的知识和资源，对企业创新至关重要。而要想提高企业创新绩效，必须建立自身的知识共享体系，源源不断的吸收知识。同时，对于制造型企业来说，本身就存在着以知识为承载的企业工匠精神。企业要想建立完善的知识共享体系，就必须探索并传承企业工匠精神，将员工的智慧成果转化为企业前进的动力，促成知识共享行为的发生，进而提高企业创新绩效。

2021-06-28
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5G网络中流媒体资源的联合调度与分配优化

了分层次云服务系统。采用“效用函数”做为本地微云系统和云无线接入网络联系的中间桥梁，定义了收益函数和成本函数，成功建立了综合效用最优化模型。在运行中，Ｃ-ＲＡＮ负责无线资源的分配问题，本地微云服务器负责统筹本地用户的对虚拟资源的服务需求，数据中心负责预测用户需求并将数据和服务缓存到本地的微云系统中，通过集中式调度和分布式分配的最优化组合，得到网络资源最优联合调配方案。仿真结果表明：资源联合调度与分配（ＪＲＳＡ）模型能够均衡整个网络的负载，进一步提高资源利用率和扩大系统容量。

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基于Petri网的智能制造系统建模和调度方法研究

随着定制化制造的逐渐兴起，智能制造系统得到了广泛的应用，随之带来的智能调度问题成为研究的热点。特别是工业 4.0 的提出，使得智能调度在智能制造中的智能工厂和智能物流两方面扮演着核心大脑的角色，是智能制造的基础。大多数的智能调度问题都是组合优化问题，关于其计算理论已经被证明是 NP-hard 问题。传统的研究组合优化的方法无法在多项式时间内求得调度问题的最优解，随后人们开始研究在多项式时间内求得近优解以满足生产调度的需求。

2021-06-28
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5G网络切片下的虚拟网络功能部署及迁移算法研究

基于网络功能虚拟化（Network Function Virtualization, NFV）技术和软件定义网络（Software Defined Network, SDN）技术的 5G 网络切片技术可为不同的用户业务创建和划分不同的专属网络，使得网络组网方式更加灵活，且有效解决了现有网络架构封闭垂直等诸多问题以满足多元 5G 新业务的需求。采用 NFV 技术和 SDN 技术可以将专用硬件实现的网络功能通过软件化的虚拟网络功能（Virtualized Network Function, VNF）实现，并将不同种类的 VNF 根据特定规则编排，构成与用户业务相对应的服务功能链（Service Function Chain, SFC）进而在不同网络切片下为用户提供专属服务，因此如何部署 VNF 并在其资源需求改变的情况下进行迁移从而最小化运营商成本，保证网络稳定性应是研究的重点。

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初验方案（第二包网络安全数据中心采购）

为了加强金土工程岳阳市科技信息大楼信息化建设项目第二包网络安全与数据中心采购项目管理，规范项目验收程序,提高工程质量和投资效益,依据金土工程岳阳市科技信息大楼信息化建设项目第二包网络安全与数据中心采购项目项目招投标文件、国家和地区有关信息工程的标准和规范，制定本办法。

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5G智慧物联之智能公交监控解决方案

近几年来，随着经济和社会的迅速发展，城市化进程的不断加快，机动车拥有量迅速增长，交通需求极大增加，尤其是城市居民对于交通的依赖性急剧上升，日益增长的交通需求对整个公交系统的智能化提出巨大挑战。而且大力发展公共交通是未来城市发展的必然趋势，也是公共交通经营机构和信息服务机构面临的巨大商机。

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A集团公司结构件制造业务发展战略研究

智能制造是基于新的信息通信技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的全部环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。近年来，无论从国际竞争格局的发展还是国家战略和政策的导向来看，智能制造都是发展的重点。本文以 A 集团公司作为研究对象，对该公司的结构件制造业务进行分析，并研究如何适应外部环境和行业发展环境，选择何种适当的战略来加速发展，以面对未来结构件制造行业的激烈竞争。

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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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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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2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。