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基于机器学习的智能制造系统评价模型与算法

智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容,是企业向中高端迈进、 加快转型升级的重要举措,也是新常态下企业打造竞争优势的必然选择。然而,诸多企 业对自身到底处于智能制造的什么水平并不清楚,不能明确该如何分步实施智能制造, 这种供需不对等和困惑极大地影响了智能制造的有效落地。论文基于机器学习寻找模式 识别下智能评价方法,为智能制造系统评价问题的研究提供了新的思路,具有良好的理 论意义和应用价值。

  • 2021-06-28
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马克思主义科技观视域下人工智能的社会功能研究

伴随着2017年人工智能第一次被写进政府工作报告,人工智能战的略地位和发展 前景在当前得到了进一步的显现。尽管人工智能技术发展时间较短,但其社会影响力却 在不断提高,甚至被人认为是推动社会发展的新动力。在这种新的形势下研究人工智能 的社会功能,意义十分重大。

  • 2021-06-29
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基于移动物联消息驱动的实训执行系统工作流关键技术

随着我国对应用型人才培养的推进,各高校加大了对工程训练中心的建设力度。 但是,当前工程训练中心的实训管理系统已经不能适应新的实训需求。实训生产非 常关注生产数据的实时响应和传输、实训业务的处理能力。而传统的实训车间生产 管理信息化一直是最薄弱的环节,系统缺乏与实训车间进行有效信息交流的技术手 段。随着信息技术的飞速发展,工程训练管理的信息化、网络化和移动化是一个必 然的发展趋势

  • 2021-06-29
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人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿_儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群,对遗传性疾病早期快 速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后。全基因组测序(whole exome sequencing, WGS)因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息,已成为遗传 性疾病有力的诊断工具之一。但测序数据获取后需要极高专业性的判读和解释,数周才能返回为临床所用,无 法满足病情快速进展的儿童遗传性疾病的诊治需求。该文拟针对快速 WGS 在新生儿 / 儿童重症监护室的临床应 用进行介绍,并对 1 个快速、高吞吐量、自动提供遗传疾病诊断的平台,即人工智能快速全基因组自动分析诊 断系统的相关技术进行简述。该诊断系统将人工智能引入 WGS 后数据的处理,从时间上和功能上解决了常规基 因组测序解读周期长及解读专业性依赖的现状,可在 24 h 内为疑似遗传病重症患儿提供快速的诊断方案,值得 临床应用推广。

  • 2021-06-29
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基于图像处理的机器人焊接智能制造技术研究

焊接是制造业中的重要工艺技术,广泛应用在工业制造、军事航天、家用电器等领域。人工焊接时,产生的有害气体、弧光飞溅、烟尘等会对身体造成一定的伤害。此外,工人还需要长时间保持某一固定的焊接姿态,其工作强度较大,难以保持焊接质量的稳定性和一致性。因此,为了实现焊接自动化,提高焊接产品的生产效率及质量,改善工人恶劣的劳动环境,对基于图像处理的机器人焊接智能制造技术进行了研究。

  • 2021-06-29
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新型AGV设计及其运动学与动力学研究

“中国智能制造 2025”的提出,推动了传统制造业的智能化升级和服务化大跨步发展。作为智能制造的重要一环,AGV 在物料转运、物流分拣等方面具有重要作用。在 AGV 设计过程中,对于 AGV 机械结构设计重视不够,对 AGV 运动特性、动力特性、载荷分布状况等设计边界条件认识不足,常常导致 AGV 服役中出现重大失误。此外,设计过程的规范化和车体的轻量化,对于 AGV 的设计均具有重要意义。本文以某轴承生产线项目为背景,通过调研、构型综合、功率匹配、运动学、动力学建模优化、拓扑优化、应力分析、调试等过程,完成了新型搬运 AGV 的设计。

  • 2021-06-29
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基于深度学习的机器视觉目标识别与定位技术研究

随着人工智能、大数据、工业互联网等技术的兴起,世界制造正朝着智能化、互联网化、自动化方向发展,我国制造业也正处于智能化转型的关键时期。我国提出“中国制造 2025”,要求以智能制造为核心主导第四次工业革命,开发智能的装备和产品,使得生产制造过程中的抓取、装配、检测等关键工序能够智能化,关键岗位能够由机器人替代。机器视觉识别定位技术在智能制造中的规则工件抓取、检测等环节发挥了很大作用,而往往工业生产中会出现尺寸形状变化、摆放随机且相互遮挡的工件,这时传统机器视觉识别定位技术已无法满足要求,而新兴的深度学习技术适用于此类尺度形状变化的复杂目标检测,具有很高的研究价值和工程应用价值。

  • 2021-06-29
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共享经济背景下移动房屋的功能适用性研究

随着建筑工业“智能制造"时代和共享经济时代的到来,建筑的生产和使用方式与汽车、电脑等工业产品越来越接近,正朝着智能化、共享化、集成装配化方向发展。借助于新型建筑材料和建筑技术升级的内在驱动力,以及人与社会对建筑新功能、新场景体验需求不断增长的外在动力,小型装配式移动房屋作为一系列建筑工业化产品应运而生,并通过其强适应|生的特点在当今互联网共享时代背景和建筑产业的跨界融合需求之下展现出独有价值。

  • 2021-06-29
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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