近年来，中国工业企业一直在努力寻找发展新动能，互联网+、两化融合、工业互联网、智能制造、高质量发展等各种创新道路相继出现。但是，很多工业企业的探索之路非常曲折，探索成本高企，探索结果却令人沮丧，企业销售业绩下滑、生产开工不足、利润率快速下降、职工减员分流等现象有逐渐蔓延之势。
为了解泰安市城市居民对智慧城市的认知状况,采用问卷调查和实地访谈的方法,在泰安市选取十个典型区域进行问卷调查。调查结果显示:49. 66%的接受调查居民对"智慧城市"听说过,但是不太关注,同时选取与居民生活紧密联系的智慧交通、智慧医疗、智慧社区和智慧旅游方面作为研究重点,结果表明,居民对智慧城市建设的认知度不高。并指出智慧城市建设的改善需要政府、企业和居民的共同努力。
在智能制造变革趋势中，物体三维数据在工业测量、逆向工程、虚拟现实、人 工智能等众多领域有着广泛的应用。而传统的三维数据采集方式已不能满足现代三 维测量中高精度、高效率、高柔性的要求，本文针对手持式扫描效率低、稳定性不 足以及固定式轨道扫描柔性低、测量范围有限的问题，提出了一种基于机器人的线 结构光三维扫描系统，并对其关键技术展开研究。系统在继承线结构光测量高精度、 非接触、实时性强等优点的基础上，增强了测量柔性、扩展了测量范围。本文的工 作内容和创新点如下
智能制造的深度发展，使得制造车间的数据呈现了爆炸性的增长。如何挖掘上述数据的价值，为制造车间的运行优化与决策提供服务，已成为当前的研究热点。机器学习是制造数据分析与处理最常用的方法之一。然而，在实际制造系统中难以获取高质量的带标签数据。因此，研究无监督的机器学习方法，以处理海量无标签的制造数据具有广 阔的应用前景。谱聚类是一种无监督流形学习方法，能充分挖掘隐藏在高维非线性数据中的本征结构，并根据本征结构将数据分为不同簇。但是，谱聚类假设数据分布于单一流形上，而制造数据往往分布于多个流形上。因此，本文针对多流形分布数据，改进谱聚类算法，并将其应用于故障识别，同时提出了一种对新增样本快速识别故障的方法。
信息技术的快速发展不仅推动了中微观层面上智慧城市的发展建设,在宏观概念上更是未来区域协调高效合作的核心驱动力。中国的智慧城市建设已经体现出由点到面、连片发展的态势,智慧区域建设是必然趋势。对国外智慧区域分析表明智慧区域建设的经验是:重视信息通信技术、注重创新、高效合作、人才培养等。建议国内智慧区域建设重视区域的范围多维化、合作效率高效化、教育与创新积极化、市民参与的多元化等。
随着科学技术和产业革命的进步，国家提出了精益制造、智能制造等先进制造理念，采用现代信息技术，为企业的产品开发、生产、销售、服务等各个环节提供服务，实现信息采集、加工和管理的全面数字化管理。国内军工制造企业引进制造执行系统 MES，以提高生产管理水平和质量管理水平，加快制造信息化建设步伐，并取得了良好的效果。
随着自动化技术和人工智能控制算法的快速发展，机器人技术也取得了跨越式的发展并在智能制造、航天航空、海洋探测、医疗服务等方面占有重要地位。其中柔性关节机械臂因其卓越的安全性被广泛应用于教育、医疗、人机协作等需要保证机械臂与操作者或环境安全交互的领域。然而，柔性关节机器臂因其模型的非线性和惯性参数不确定等因素，在实际应用中难以建模。而且实际工况中又可能会出现受到传感器部署的限制或外界干扰的影响，无法准确得到所有状态变量的问题，使得传统的基于被控对象数学模型与状态变量的反馈控制算法无法直接应用。这就使得设计一种针对模型与状态信息受限的柔性关节机械臂的有效控制算法具有重要的应用价值。
云计算中心、基础地理信息数据库、"互联网+"政务服务等智慧城市建设的内容,为"多规合一"工作开展提供重要的技术支撑。本文从智慧城市技术支撑的角度出发,针对各市县部门规划中存在的矛盾、不协调问题,探讨了智慧城市对"多规合一"的支撑作用,提出了以数据、业务和平台3个层面构建的"多规合一"技术框架；从"多规合一"的数据体系、规划编制与管理协同及信息平台功能建设3方面分析了"多规合一"的实现途径,为市县"多规合一"的规划编制与管理及"多规合一"信息平台建设提供技术指导。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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