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MES系统中作业车间调度问题的算法研究

随着工业 4.0 时代的到来,智能制造的发展和应用极大的促进了人类社会的 进步与发展。制造执行系统(MES)是制造业企业在生产车间用于管理和监控工作 流程的智能控制系统,它是上层计划管理系统和下层工业控制系统之间的桥梁。 MES 侧重于生产计划的执行,因此车间调度成为 MES 最基本的功能之一。调度 工序的准确性和合理性尤其重要,良好的生产计划可以极大的提高制造效率。柔 性作业车间调度问题(FJSP)是传统作业车间调度问题(JSP)的扩展,FJSP 比 JSP 更加符合实际的生产车间,是当今制造业企业面临的一个迫切需要解决的难题。 本文结合当前车间调度问题的研究现状,首先提出了改进的非支配排序遗传算法 (NSGA-II),然后将改进的算法应用到多目标 FJSP 问题中求解。本文以研究 NSGA-II 算法为理论基础,结合实际的多目标柔性车间调度应用问题,利用 Matlab 软件进行模拟仿真实验。论文可总结如下

  • 2021-07-01
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基于多流形谱聚类的无监督故障识别方法研究

智能制造的深度发展,使得制造车间的数据呈现了爆炸性的增长。如何挖掘上述数据的价值,为制造车间的运行优化与决策提供服务,已成为当前的研究热点。机器学习是制造数据分析与处理最常用的方法之一。然而,在实际制造系统中难以获取高质量的带标签数据。因此,研究无监督的机器学习方法,以处理海量无标签的制造数据具有广 阔的应用前景。谱聚类是一种无监督流形学习方法,能充分挖掘隐藏在高维非线性数据中的本征结构,并根据本征结构将数据分为不同簇。但是,谱聚类假设数据分布于单一流形上,而制造数据往往分布于多个流形上。因此,本文针对多流形分布数据,改进谱聚类算法,并将其应用于故障识别,同时提出了一种对新增样本快速识别故障的方法。

  • 2021-07-01
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基于MES系统的复合材料生产信息化方案的设计

随着科学技术和产业革命的进步,国家提出了精益制造、智能制造等先进制造理念,采用现代信息技术,为企业的产品开发、生产、销售、服务等各个环节提供服务,实现信息采集、加工和管理的全面数字化管理。国内军工制造企业引进制造执行系统 MES,以提高生产管理水平和质量管理水平,加快制造信息化建设步伐,并取得了良好的效果。

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浅议智慧城市建设中的底层设计_以_省略_接新型智慧城市建设的技术路线探讨_林润泉

新型智慧城市建设应用多表合一远传抄表系统作为底层设计,消灭信息孤岛,实现互联互通。这是新型智慧城市建设的新的技术路线。

  • 2021-07-01
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5G_新基建_热潮下智慧城市建设迎来发展新机遇_蒋遇龙

<正>一、智慧城市建设市场发展现状与短板1.智慧城市建设情况我国城市建设先后经历了数字城市、无线城市、智慧城市、新型智慧城市的发展道路。从2010年IBM正式提出了"智慧的城市"愿景开始算起,智慧城市建设在全国各地如火如荼地开展已历时近10年时间。最初的前5年(2010-2015年),由于智慧城市建设没

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智慧城市_距离我们还有多远_马文良

<正>智慧城市——这可能是最接近人类对美好生活向往的乌托邦,随着科技日新月异的发展,抵达这座梦想之城的路程似乎不再遥远。究竟什么是"智慧城市"?这是一个众说纷纭的问题。在国际学界,维也纳理工大学区域科学中心于2009年首次提出了"城市智慧"的六个维度:增长的经济、便捷的移动、舒适的环境、智慧的民众、安全的生活、公正的治理。从狭义来说,智慧城市是用信息技术来改进城市管理、促进城市的发展;从广义来说,智慧城市是运用人们 专辑: 经济与管理科学

  • 2021-07-01
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银川市智慧城市建设与绿色发展的耦合协调研究_罗旖璇

为研究智慧城市建设与绿色发展的耦合关系机理,以宁夏银川市为例,评价2010—2017年智慧城市建设与绿色发展的耦合协调状态。结果表明,银川市智慧城市建设和绿色发展水平总体呈上升趋势,两者发展差距有进一步扩大的趋势;总体上智慧城市建设与绿色发展的耦合协调程度良好,耦合度持续高于耦合协调度,两者差值日益缩小,说明智慧城市建设系统与绿色发展系统间呈现高度耦合关系,协调互动能力有待进一步提高。

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科研发展对于智慧城市的驱动效应研_省略_京_上海_广州面板数据的实证分析_吕寒

为探究科研发展对于智慧城市发展水平的驱动效应,采用中国智慧城市发展水平最高的北京市、上海市、广州市三个一线城市的产业园区总产值、科研人员数量、政府科研投入和智慧城市发展相关指标,基于2000-2017年面板数据,应用VAR模型,通过广义脉冲响应函数和方差分解进行实证分析。结果显示:科研发展对智慧城市的发展具有明显驱动效应,其中产业园总产值起到的作用最大;智慧城市的发展对政府科研投入也具有较大的影响。方差分解分析进一步印证了科研发展对于智慧城市具有正向促进作用。

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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