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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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多智能体系统协同控制及其在社交网络和隐私保护中的应用

多智能体系统协同控制及其在社交网络和隐私保护中的应用

  • 2022-05-05
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激光雷达产业梳理:再看汽车智能驾驶之眼-浙商证券-2024.3.4-37页

从测距方式来看,激光雷达可分为ToF以及FMCW两种形式: ToF:(Time of Flight,飞行时间)通过直接测量发射激光与回波的信号的时间差,基于光在空气中的传播速度得到目标物体的距离信息,具有响应速度快,探测精度高的优势。ToF方案技术成熟度高,成本相对低,为目前主要激光雷达使用的方案。 FMCW:(Frequency Modulated Continuous Wave,调频连续波)将发射激光的光频进行线性调制,通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差,从而间接获得飞行时间推出目标距离。FMCW具有可直接测量速度信息和抗干扰强的优势。FMCW目前技术成熟度低,目前还未大规模商用。

  • 2024-04-28
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信创厂商全景报告

自下而上将信创市场划分为:基础硬件、基础软件、技术支撑层、数据层、数据应用层、上层应用软件等六个层级。其中基础硬件包含芯片、服务器、整机、外设、存储等;基础软件包含操作系统、数据库与中间件;技术支撑层包含低代码/无代码平台、数据科学与机器学习平台、隐私计算、信创云、云原生、安全等;数据层包含指标中台、数据中台、大数据平台、数仓、湖仓一体等;数据应用层包含智能分析;上层应用分为通用应用软件与工业软件,涉及办公、管理及应用、研发设计、生产制造等多个细分场景。

  • 2024-04-03
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未来焦点,钒液流电池储能风潮兴涌 东方财富

材料功能优势明显,发展空间充分。钒液流电池,作为继风能、太阳能储能技术之后的另一大新型技术,在大规模储能领域具有很好的应用前景,同时作为大型“城市充电宝”,应用于调峰电源系统、风能发电系统、大规模光伏电源系统的储能及不间断电源或应急电源系统

  • 2024-04-30
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设备的运维保养与点检管理

设备点检管理就是利用人的感官和简单的仪表工具或精密检测设备和仪器按照预先制订的技术标准,定人、定点、定量、定标、定路线、定周期、定方法、定检查记录,施行全过程对运行设备进行动态检查。它是一种及时掌握设备运行状态,指导设备状态检修的一种严肃的科学管理方法。

  • 2022-12-21
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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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