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基于5G无人机的VR_AR给排水科学与工程专业教学中的应用

基于5G无人机的VR_AR给排水科学与工程专业教学中的应用

  • 2021-06-28
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南方水泥智能工厂建设的应用研究

本文对近年来智能制造理论研究现状进行综述,在研究日本智能制造系统、 德国工业 4.0 革命的内容和机遇后,对智能制造及其在水泥工业中的应用现状和 未来发展趋势进行了系统分析,并阐述了南方水泥有限公司(以下简称“南方水 泥”)进行智能制造转型升级的背景。

  • 2021-06-28
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汽车排气系统智能制造执行系统设计与实现

进入 21 世纪,随着电子技术、人工智能技术等新技术的飞速发展,制造业在新技 术革命巨大浪潮冲击下面临着严峻的挑战。在我国制造业企业工业信息化的进程不断 深入的过程中会引入不同的智能装备,但这些装备具有不同的通信机制,造成了底层 设备数据无法顺利的接入企业信息化管理系统,这就造成了智能设备变成车间的“信 息孤岛”的问题。本文研究的智能制造执行系统,以某汽车排气系统制造企业的数字化 生产车间为对象进行分析,通过对车间生产线所涉及的不同的数字化智能设备集成连 接,实现对车间生产过程中的数据高效采集以及基于车间实时生产数据的动态车间调 度管理。可以使企业提高生产效率、降低制造成本、打通信息孤岛,真正实现数据智能 驱动决策。真正做到把智能制造融入到生产体系,增强企业核心竞争力,作为汽车部件 制造产业的先锋和智能制造的示范,勾勒出国内汽车部件制造产业朝着“中国制造 2025” 发展的美好蓝图。

  • 2021-06-28
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基于云—边协同的智能工厂工业物联网架构与自治生产管控技术

针对智能工厂底层大量物联设备产生的海量制造数据在云端处理分析和边缘端实时计算两个层面的 需求,提出一种基于云—边协同的智能工厂工业物联网架构以及边缘节点、云端应用服务的配置方法。在该架构 下,时间不敏感型与时间敏感型制造数据处理任务分别由工厂云服务器、工业物联网边缘节点完成。考虑智能工 厂内人、机、物等生产主体均具有智能,进一步从生产计划、执行、监控、优化的逻辑视角,阐述了基于"人—机—物" 共融的智能工厂自治生产管控关键技术。通过案例研究得出,所提出的智能工厂工业物联网架构可在云端与边缘 端两个层面进行制造数据处理分析,并实现智能工厂实时生产状态监控与自治生产过程响应控制,为实现制造工 厂智能化、自治化生产提供技术支撑。

  • 2021-06-24
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课堂教学大数据采集与分析平台架构及关键技术研究

针对传统课堂教学分析中存在的信息采集不全面, 教学行为或信息流标注转 化复杂度高、 耗时大, 数据采集主观影响大、 通用性差等问题, 提出了基于大数据的 高校课堂教学分析平台, 并深入研究了平台架构及关键技术, 有利于推动教育与信息 技术的深度融合发展, 指导教学改进, 提升教学质量。

  • 2021-06-23
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智慧建筑兴起,BIM在建筑电气设计中的运用

BIM作为新兴科学技术,已逐步广泛应用于建筑电气设计中,并为其发挥了重要作用,接下来我们学习下BIM在建筑电气设计中的运用。 建筑设计质量随着社会的进步发展而提出了更高的要求,建筑建设中不容忽视的重要部分就是电气设计,建筑物的质量也离不开电气设计的影响

  • 2021-06-23
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全球制造业变革的前景与挑战——智能制造发展形势多重解析

全球制造业变革的前景与挑战——智能制造发展形势多重解析

  • 2021-06-22
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工业互联网发展的多维度观察——基于概念簇、战略、政策工具视角

工业互联网发展的多维度观察——基于概念簇、战略、政策工具视角

  • 2021-06-22
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工业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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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