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自动控制现代控制与智能控制的关系

控制理论发展至今已有 100 多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20 世纪 80 年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学料的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。

  • 2023-08-18
  • 阅读1085

理解傅里叶变换

这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的,没有之一,直接把你当做小学生来讲,通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么,还告诉你傅里叶变换能干什么。

  • 2024-03-08
  • 阅读1085

【模板】绿色工业园区基本要求第三方评价表

主要介绍绿色工业园区评价的目的、范围及准则,受评价方的基本情况(基本信息、功能区划、产业发展现状以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩)等。

  • 2024-04-12
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中国工业软件产业白皮书(2020)

中国工业软件产业白皮书(2020)

  • 2021-06-09
  • 阅读1082
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  • 348页
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综合能源服务发展前景与趋势

在能源变革新时代发展背景下,能源企业从 生产型向服务型转型发展已经成为全球性趋势。 我国各类能源企业探索开展综合能源服务业务、 向能源行业全产业链服务延伸发展起步相对较晚, 但呈现出强劲的业务转型发展态势。全社会综合 能源服务是以支持建设现代能源经济体系、推动 能源经济高质量发展为愿景,以满足全社会日趋 多样化的能源服务需求为导向,提供多能源品种、多环节、多客户类型、多种内容、多种形式的能 源服务。综合能源服务公司的业务活动,具有能源性、综合性、服务性、链 -网性等特点。我国 在能源战略、规划、财政、价格、税收、投融资、标准等诸多方面已经出台和实施了为数众多的综 合能源服务发展相关支持政策,能源领域的体制机制改革也在加快推进中,这为综合能源服务的 发展创造了良好的政策环境。

  • 2024-03-11
  • 阅读1078
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  • 5页
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软件定义战术(一)

现代军事系统中,软件定义能力进而定义战术,已成为不可避免的发展趋势。美国哈德逊研究所的杰森?韦斯(Jason Weiss)和丹?帕特(Dan Patt)撰写的研究报告《软件定义战术:着眼竞争时代的适应性和优势,精心组织军用软件采办》,着眼未来竞争环境中的不确定性和适应性,阐述了软件在夺取大国军事竞争优势中的重要作用;借助物流系统,阐释了软件内在的多样性;深入分析了现代软件工厂;提出了软件采办人员在工作中应遵循的6项基本原则。该报告对从事软件工作,特别是软件项目管理人员具有一定的参考价值。中国指挥与控制学会组织人员对该报告的主要内容进行编译,拟分4次刊载,以飨读者。

  • 2024-03-08
  • 阅读1077

2023年度新能源与新材料行业报告--植德律师事务所

随着全球对环境保护和可持续发展的日益关注,2023 年新能源与新材料行业在全球范围内继续发展壮大,风电行业、光伏行业、储能行业、氢能行业等逐渐成为全球经济增长的新引擎;以可持续能源材料、量子材料、AI 材料为代表的新材料,其应用领域也扩展到可再生能源、医疗保健、环境保护、航空航天等多个领域。这一发展态势不仅有助于减少对传统能源的依赖,降低环境污染,还为经济增长提供了新的动力。

  • 2024-04-16
  • 阅读1077
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  • 204页
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互联网时代中华元素的数字化艺术传播研究

研究的主要创新点:首先,对中华元素概念界定进行了一定的发展,认为必要的文 化筛选是中华元素能够适应现代创新转化和在跨文化传播中构建国家形象的关键。其 次,首次对中华元素的数字化艺术转译进行系统的研究,从凝练的符号语言表达;沉浸 式体验中的文脉传承等五个方面详细论述了数字化艺术转译的原则和策略,这是数字化 艺术传播成功与否的关键。再次,首次提出以“可沟通”的传播语言来实现海外传播中 的文化鸿沟的弥合。又次,提出以纵向型的“内驱型受众”和“培育型受众”对受众分 类,结合横向型的本土和海外受众分类进行精准化传播,并要利用互联网的网状节点优 势,构建自发成长型的传播结构。最后,首次立足于互联网更高的发展阶段,对中华元 素的数字化艺术传播的理论研究进行系统论述。这既是对此处研究严重不足的一次补 充,也是在努力解决在面临互联网快速发展下的机遇和挑战——优秀的中华传统文化该 如何抓住机遇,并借助数字化艺术进行高效、高质地传播,同时能够拥有健康、良性的 可持续发展。

  • 2021-06-27
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  • 271页
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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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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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