随着我国导弹武器型号需求的增加，现行的安全机构手工装配生产线已出现供 不应求的局限性，因此为了提升生产效率，安全机构数字化装配生产线的建设已势在必行。 随着信息技术的发展，研究三维可视化装配工艺技术展示工艺流程，建立数字化装配生产 线，将安全机构装配过程由小批量研制、“作坊式”转化为大批量生产、“流水线”作业 [1]，并最终实现建立数字化装配车间的构想。
智能船舶是未来船舶的发展方向，其基础条件在于实现船舶数字化。本文从船舶数字化的概念出发，介 绍了船舶数字化的基本特点。船舶数字应用建立在数据基础之上，通过介绍传感器数据在实时监控、优化管 理、虚拟模型、趋势预测以及自主航行这五个方面的应用实例，阐明传感器数据在船舶数字化中的应用价值。 在实现数据价值过程中存在多种阻碍因素，其中缺乏保证传感器数据质量和可用性的统一标准是船舶数字化 面临的主要挑战。通过上述分析，可为船舶数字化的发展提供参考和建议。
基于 MATLAB／Simulink 平台构建了功率调节系统闭环内所有环节的数学模型 ，采用离散控制理 论对简化的系统模型进行理论计算 ，获得了保持系统稳定的控制器参数范围 。 采用完整的系统模型在 Simulink 平台环境下进行仿真分析 ，确定了合适的采样周期及其最佳的 PID 控制器参数 。 仿真结果表 明 ，数字化功率调节系统能有效克服反应性的扰动 ，并具备良好的随动特性 。
随着无线传感器网络（WSN）、天地一体化信息网络等技术的快速发展，海量的传感器、终端设备接入 到物联网中，它们面临的安全威胁不可忽视。通过密钥管理实现用户访问权限的分层访问控制在节点具有主从关 系、隐私和安全等级差异的场景中得到良好的应用。由于网络节点频繁地加入、离开，导致网络拓扑结构动态变 化，因此需要设计一种高效的密钥管理方案。提出一种基于 ECC 的分层密钥管理（EC-HKM，ECC based hierarchical key management）方案，该方案基于椭圆曲线上离散对数难问题，网络中每个节点都可以通过自己的私钥 计算出子节点的密钥，达到分层访问控制的目标。方案包括系统建立、密钥更新、节点加入、删除等部分，同时 给出方案的安全性和复杂度分析。
D算法是于2011年CHES会议中提出的一种新型轻量级密码算法，用于在物联网环境下保护RFID 标签以及智能卡等设备的通信安全．文中提出并讨论了一种针对LED算法的差分故障攻击方法．该方法采用面向 半字节的随机故障模型，通过在LED算法中导入故障，分别仅需要3个错误密文和6个错误密文，即可恢复LED 算法的64bit和128bit原始密钥．实验结果表明，针对LED算法的差分故障攻击方法不仅扩展了故障诱导的攻击 范围，而且提高了故障诱导的效率，减少了错误密文数，从而为故障攻击其它轻量级密码算法提供了一种通用的分 析手段．
本文以央行计算机辅助审计开展情况为基础,通过实例分析,深入介绍央行计算机辅助审计手段,并提出推进央行开展计算机辅助审计的建议
物联网技术的广泛应用有效改善了煤矿安全生产和事故救援工作的效率，有针对性地对物联网资源进 行配置和对煤矿事故救援物资的高效调度，可以有效降低煤矿事故造成的损失。考虑到煤矿生产和事故救援的特 殊性，设计了煤矿安全生产和救援资源监管物联网系统框架，对物联网资源进行了整合，同时根据煤矿事故救援 调度具体特点，构建了基于物联网的煤矿应急救援多Agent自动协商调度系统模型，模型利用从物联网实时获取 的事故和救援物资信息自动完成救援物资优化调度方案设计，并可以根据事故和资源调度情况动态完善调度方 案。最后利用Jade技术对系统模型进行了实现，并通过模拟仿真，证明了模型的有效性和合理性。
通过分析物联网资源寻址特性，对互联网资源寻址的层次迭代模型进行扩展．提出物联网资源寻址的通 用层次模型，为解决由多种物品编码标准共存而引起的物联网资源寻址的特有问题提供理论模型依据．根据此模型， 建立物联网资源寻址的应用结构模型，并通过对其功能性的实现，验证了通用层次模型的有效性及可行性．
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优化模型的预测能力
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考，再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。
这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题，助手解决它，助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>
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