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基于统计过程控制的SMT印刷工序质量控制系统研究与应用

SMT( Surface Mount Technology)表面贴装生产线自动化程度高、可靠性好,在电子信息制造业广泛应用。锡膏印刷是 SMT 生产线第一道工序,据统计,70%以上的 SMT 生产线焊后缺陷都与锡膏印刷工序的质量控制有关。因此,印刷环节的质量控制研究具有非常重要的意义。论文结合国家智能制造专项―移动终端主板智能制造新模式‖课题,以 SMT 锡膏印刷工序为对象,研究其质量控制方法,设计并开发印刷工序质量控制系统,旨在为 SMT 印刷工序质量控制提供一种有效的解决方案。

  • 2021-07-01
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供应链管理下集团型企业生产计划研究

随着信息技术和知识经济的到来,使整个制造业发生了重大变化,“智能制造”已成为未来先进制造业的重点发展领域之一。智能制造时代的到来,推动制造业从企业之间的竞争向供应链之间的竞争转变,制造业正面临这一转型挑战。供应链竞争下企业管 理的难点和核心是生产计划的制定,如何制定科学合理的生产计划是供应链管理最主要的任务之一。

  • 2021-07-01
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基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术的研究

随着物联网技术突飞猛进的发展,对离散制造车间传统的生产模式产生了深刻的影响,本文在“十二五”国防基础科研重点项目的资助下,研究了物联网技术在军工离散制造车间应用的相关理论和关键技术,并开发了面向离散制造车间的制造数据管理系统。论文的主要研究工作及成果如下

  • 2021-07-01
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一种灵巧作业机器人的设计与标定方法

智能制造 2025 战略的提出以及我国老龄化问题的涌现,给应用于家庭及服务领域的灵巧作业机器人带来技术支持与应用空间。灵巧作业机器人主要通过全向移动底盘、机械臂、云台、升降机构以及各种传感器的有机结合,配套智能算法进行自主移动、目标识别以及智能抓取,为老人和残疾人提供端水、开灯等服务,辅助他们完成日常生活和工作,本文对灵巧作业机器人系统及其标定方法进行研究,主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于SURF--LBP特征集成的汽车轮毂型号识别系统研究

随着工业 4.0 和中国制造 2025 的相继提出,智能制造成为工业制造领域的 发展方向。近年来,机器视觉技术、模式识别技术、以机器学习为代表的人工智 能技术发展迅猛,并且被越来越多地应用到实际生产、制造中,发挥出了超越常 规方法的优良性能。为了提高汽车轮毂生产的自动化水平,取代人工识别轮毂型 号的方式,本课题将机器视觉技术和模式识别技术应用于汽车轮毂型号识别中, 对汽车轮毂型号识别方法进行了深入的研究。论文主要工作及结论如下

  • 2021-07-01
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基于约束流形的机械臂运动规划算法研究

智能制造时代下,无人化成为了工业生产自动化中的重要环节。实际工业生 产过程中,工业机器人主要以臂型机器人参与生产,其操作方式主要有示教器示 教和拖动示教,这两种操作方式过程繁琐、人工依赖程度高,为机械臂的应用与 推广带来了一定阻碍。就机械臂应用而言,其工作环境已由传统工业生产向其它 领域扩展,如医疗,海洋搜索和复杂环境救援等,这对机械臂的灵活性、适应性 和交互性有着更高的要求,因而,从算法控制层对机械臂运动规划问题进行研究、 处理具有十分重要的意义。

  • 2021-07-01
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基于马尔科夫排队模型的流水车间调度问题研究

进入二十一世纪随着科技的快速发展,智能制造的普及,企业如何提高资源的利用率,增强对生产环境的应变能力。车间调度作为智能制造的核心备受各领域学者关注成为研究热点。研究出快速、高效调度方法可以提高制造系统的生产效率。生产制造向智能化、高效化与全球化的方向发展。为了最大限度的提高资源利用率以及应对突发随机事件,本文构建了两类车间调度的排队模型。

  • 2021-07-01
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基于OPC+UA的纺织智能染整车间信息模型研究与实现

中国是世界上最大的纺织品出口国,近年来,智能制造、绿色制造、可持续发展正成为纺织染整行业发展的主旋律。但目前国内的众 多纺织染整车间中,染整设备间缺乏互联互通,难于信息共享。为推进染整智能化,建立智能染整车间,亟待实现设备与设备间、设备与制造执行系统(MES)间的互联互通。本文主要研究基于 OPC UA 染整设备互联互通方案,实现纺织染整设备的信息建模和数据传输。

  • 2021-07-01
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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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