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基于信息传递的数控车床机械故障根源追踪

在“智能制造”大背景下,数控机床作为生产制造的主要装备,其可靠性水平影响着我国的现代化生产发展进程。数控机床结构耦合关系复杂,为故障传播创造了条件,同时也增加了故障识别追踪的难度。目前,现代数控机床的机械结构虽已简化,但在实际加工过程中由于应力的作用导致故障出现多层传播,使得耗费在故障源定位上的人力、物力、财力不容忽视。因此,实时监控数控机床的加工状态并及时发现、追踪、修复故障,对提高数控机床的可靠性、增强国产数控机床的核心竞争力以及实现智能制造具有重要的意义。

  • 2021-06-29
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中小学人工智能课程建设初探

在中小学开展人工智能普及教育是国家和社会发展及技术的进步对新时代教育提出的重要要求, 对面向未来的人才培养具有重要意义。本文结合教育部教育装备研究与发展中心“中小学人工智能教育项 目”的研发和实施情况,基于“装备课程化”理念,对中小学人工智能课程的定位、目标、内容设计、建 设理念和实施保障措施进行了分析和阐述

  • 2021-06-29
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我国智慧城市建设的现状及思考

我国智慧城市建设的现状及思考,未来将会是什么样子

  • 2021-06-29
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S公司生产性员工绩效薪酬管理优化研究

随着生产技术的不断进步和市场多样化需求的持续增长,整车生产企业之间的竞争日益激烈。生产性员工是工厂有序生产的中坚力量,是企业利润的直接创造者,为在竞争中赢得一席之地,就必须更好地发员工的工作积极性。同时,全球经济正在处于深度调整期,以“工业 4.0”为核心的智能制造改革成为传统产业转型升级的必然方向。汽车制造工业正在逐步向以知识为基础的“智能制造”过渡,对生产性员工的素质提出了更高的要求,优秀的生产性员工必然成为紧俏的人力资源。企业吸引并且保留人才的重要工具就是基于绩效的薪酬管理(即绩效薪酬管理),完善绩效薪酬管理对吸引和保留生产性员工有着重要意义。

  • 2021-06-29
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“互联网+”对制造业人才需求的影响分析

近年来,世界各国都在将“互联网+”作为重要的使能技术,与制造业融合来进行制造业的改造升级。我国在 2015 年也出台了相关的“互联网+”行动的指导意见,力求将“互联网+”与制造业深度融合,从而衍生出一种新的制造业模式来推动技术的进步以及生产制造效率的提升。优秀的工程人才是实现“互联网+”对制造业改造升级的基础,因此,研究“互联网+”对传统制造业人才的需求具有十分重要的意义。

  • 2021-06-29
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高新区新旧动能转换机制研究——以泰安高新区为例

新旧动能转换是中国产业结构升级的必由之路,也是经济发展的重要支撑。 山东的发展得益于动能转换,深入分析新旧动能转换的运行机制就显得尤其重 要。随着经济社会进入了“新常态”, 这种转换既来自“无中生有”的新技术、 新业态、新模式,也来自“有中出新”的传统产业改造升级,两者相辅相成、有 机统一。而高新技术产业开发区(以下简称高新区)作为地区经济的先导,在经 济发展、产业升级、科技创新、政策扶持等方面上都有明显的带动作用。本文以 泰安高新区为例,深入分析高新区新旧动能转换的运行机制。

  • 2021-06-29
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互联网时代制造业企业商业模式创新研究——以乐全公司为例

互联网技术和互联网思维的广泛应用,为传统制造业的发展提供了新的发展思路。“互联网+”概念已经成为制造业企业所认同的价值观,而传统的商业模式已经逐步被替代。互联网时代,制造业企业面临的外部宏观环境一直发生着潜移默化的变化,而一味守旧的商业模式必然会遭到时代的抛弃。互联网技术和互联网思维的广泛应用,为传统制造业的发展提供了新的发展思路。商业模式的创新,是以外部环境变化为主导,制造业企业以提升企业竞争实力为目的,主动通过管理方式创新、技术范式创新和经营模式创新等手段应对环境变化,实现制造业企业的价值创造和价值实现。“互联网+制造业”的跨业态融合商业模式,是制造业企业对互联网技术和互联网精神的消化、吸收、利用,是对传统商业模式所做出的创新,也是应对外部商业环境变化所做出的反应。基于此,本文所要探索的内容就是在互联网时代背景下,我国本土制造业企业如何通过商业模式的创新,提升企业的核心价值,积极应对外部竞争。

  • 2021-06-29
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压力温度复合型传感器设计压力温度复合型传感器设计

当今社会,随着物联网与智能制造的持续升温以及中美贸易战的爆发, 高精度和高灵敏度的测量需求与日俱增,设计并使用我国完全自主可控的核 心芯片和元器件的地位和作用也在不断彰显,进口芯片和元器件的国产化替 代工作刻不容缓,尤其是在国防、水下领域的应用需求更是愈加迫切,本课 题即在此种背景下应运而生。传感器作为一类能接收被测量信号的程度且按 照一定规律转换为可显示输出信号的元器件,是实现物联网和智能制造中智 能监测和信号反馈的首要关卡,一般包括敏感部分与转换部分等,在此种环 境中更是备受关注和广泛应用。

  • 2021-06-29
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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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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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