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5G成数字经济发展新引擎_王锐

在当今数字化大发展的时代,数字化已经成为推动新旧世界转换的原动力,各行各业都在积极拥抱数字化转型,数字经济也重构了生产要素的供给,重塑了社会的生产力,为社会发展提供了重要的基础和核心动力。其中,以5G、物联网、大数据、人工智能为代表的一系列现代信息技术正在加速推动全社会的数字化转型进程,并取得了重要进展。尤其是5G网络的建设及应用正有序推进,万物云化、人工智能与高性能计算加速渗透,

  • 2021-06-02
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基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究_韩雅婷

智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。

  • 2021-04-19
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2022中国电力产业数字化研究报告

电力行业是碳减排的关键,电力数字化是推动碳达峰、碳中和目标如期实现的重要一环。传统电力产业“发-输-变-配-用”各节点彼此孤立,难以协同,导致电力生产效率低,难以产生高经济效益。5G、AI、大数据、IoT等数字化技术与日常生产、经营、管理等各环节融合,不仅能有效助力电力企业减少各生产环节的冗余性,构建安全可控、绿色低碳、高效敏捷的综合性能源基础设施,最终实现绿色能源运用;同时也成为能源生产结构、存储形式、分享机制及消费模式变化背景下的破局之道。

  • 2023-06-21
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设备润滑管理制度与设备维护保养制度

设备润滑管理的任务设备润滑管理是用科学的管理手段,按技术规范要求,实现设备的合理润滑和节约用油,以达到设备安全、正常运行。

  • 2022-12-21
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离心压缩机的运行、维护、管理

离心压缩机组的系统结构比较复杂,其运行状况决定于机组本身的特性、工艺管网的配合性能和安装质量等条件外,同时,在生产过程中,操作员主要应做到

  • 2023-02-02
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陕北传统雨养农业景观设计的数字化应用研究

数字化,即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。

  • 2022-02-27
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基于PLC的磁导航AGV纠偏控制方法的研究

“中国制造 2025”强国战略目标的提出,催化了新一轮科技和产业变革,“智能 制造”的概念迅速被提上改革的头阵。智能制造要求将各生产单元有效整合,统一规 划生产,统一配置资源,形成一个高效的生产网络。物流作为自动化生产网络中的关 键环节,直接影响着网络是否能高效运转,而 AGV(Automated guided vehicle,简称 AGV)以其高效、灵活和高度智能等优点迅速占领智能制造物流环节,传统 AGV 通 常用常规 PID 控制,在运行中发现系统响应慢、车体抖动、轨迹偏差较大、运行不 平稳等缺点,循迹效果一般。对此,本文提出一种基于优化函数的 PID 整定和模糊 PID 控制分段实施的控制策略,对 AGV 运行效率的提升和纠偏控制具有重要意义。

  • 2021-06-28
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业,人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道,而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而,由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬,投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时,AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化,AI 企业必须立足于“掌握核心 技术;提供端到端的产品或解决方案;刚需规模化;迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时,文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程,包括“寻找绝对可 规模化的刚需;引进行业优秀人才;解决敢于碰硬件,敢于做重以及实现数据反馈的闭环”,从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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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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