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风力机行星齿轮传动系统动力学研究综述

风力机行星齿轮动力学研究对降低其振动和噪声、延长风力机使用寿命和提高运行可靠性具有重要意义。行星齿轮传动自由度多、结构复杂、非线性因素和内部激励丰富,而且风力机外部激励复杂,国内外学者已对其进行较为广泛、深入的研究。从系统建模、动力学方程求解、动力学特性分析、动力学优化设计等方面系统评述国内外学者对行星齿轮系统动力学的研究现状,从固有特性、参数稳定性、非线性动态响应等方面详细介绍动力学特性的研究讲展,其中齿侧间隙、轴承间院和齿面摩擦等是现有研究关注较多的非线性因素。根据风力机行星齿轮系统的工作环境和行星齿轮动力学研究的发展趋势,给出了风力机行星齿轮系统需要深入研究的方向。

  • 2024-05-16
  • 阅读1009

产业深度:制造业数字化转型投资框架:迈入工业数字化时代-20230626-国泰君安证券-25页

用数字化技术重塑生产力和生产关系,促进全要素生产率的提升,实现制造业的商业模式创新和变革。中国制造正在从低端走向高端,制造方式由传统制造向信息化、数字化、智能化制造转变。数字化技术包括大数据、人工智能、云计算、区块链、5G 通信技术,数字化技术的发展,将实现对劳动力、土地、资本等生产要素的智能替代和功能倍增,促进全要素生产率的提高。数据是新一代人工智能的基础,也将成为经济增长的主导性生产要素。我们看好工业互联网平台的发展,建议关注卡脖子的工业软件、装备的智能化控制、机器视觉、PHM、数字孪生等新技术的应用前景。

  • 2024-05-16
  • 阅读341
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  • 25页
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毕马威-净零城市报告-2023.6-50页

毕马威全球净零城市报告针对50个目标城市分别评估了毕马威识别出的48个向净零排放过渡的关键驱动因素指标。这些指标通过四个维度展现城市向净零排放过渡的进展,包括:脱碳状况、领域政策及准备度、公平性和城市推动措施。

  • 2024-05-15
  • 阅读313
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  • 49页
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埃森哲:在供应链中扩展AI:迈向智能、自动驾驶供应链的下一步

对于供应链来说,这当然不再是“一切照旧”。各种因素的融合给组织的供应链带来了巨大的压力,以应对在许多情况下现有供应链能力无法应对的各种新挑战和优先事项。特别是,公司因缺乏知名度而受到阻碍。

  • 2024-05-15
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  • 23页
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军工科研单位信息化建设思考与实践

本文简要分析了国防军工电子科研单位信息化建设的基本内容和主要困惑,阐述了本所的信息化建设总体思路,并简介近年来的一些具体信息化建设项目,抛砖引玉,与信息化同行交流。

  • 2024-05-17
  • 阅读308

2024中国数字经济产业机会深度洞察报告

2024中国数字经济产业机会深度洞察报告,2024中国数字经济产业机会深度洞察报告,2024中国数字经济产业机会深度洞察报告

  • 2024-05-14
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2024新能源车用户需求与产品洞察--汽车之家吴疆

2024新能源车用户需求与产品洞察--汽车之家 吴疆,2024新能源车用户需求与产品洞察--汽车之家 吴疆,2024新能源车用户需求与产品洞察--汽车之家 吴疆

  • 2024-05-14
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2024人力资源数字化转型与进阶研究 74页

人力资源数字化以数据驱动和系统整合为核心,将人力资源管理融入到企业的各项流程与决策中。它旨在通过数据分析提升组织效能,以及通过流程重塑优化员工体验。近年来,各类数字化手段快速成熟,外部环境变化也在促使企业加快这一转型步伐。这为人力资源数字化提供了机遇,也使其发展潜力进一步释放。

  • 2024-05-14
  • 阅读283
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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