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跨平台物联网应用间物理交互发现与风险分析

近几年,物联网迅速发展,大规模应用于智能制造、智能家居、智慧医疗等行业,给用户生活带来了极大的便利,但也引入了很多物联网环境下特有的安全隐患,对用户家庭安全构成了严重威胁,因此我们需要对物联网安全进行深入的研究。本文发现在物联网环境下应用间物理交互问题会给用户家庭带来安全危害,而且第三方规则平台的大量应用,更加加剧了应用间物理交互的形成。

  • 2021-06-30
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基于动态加权的双模型装备故障诊断方法研究

近年来,随着科学技术的进步和现代化生产的发展,以制造业为核心的技术革命 成为大国竞争的关键。结合大数据、人工智能等领域的发展,利用海量数据打造具有 国际竞争力的智能制造业,已经成为提升国家综合国力、保障国家安全、建立世界强 国的关键。

  • 2021-06-30
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基于CPS的制造单元过程管控策略研究

随着市场竞争的加剧和产业结构的变化,全球制造业正在面临严峻的挑战。以美国、德国、中国为首的制造业大国纷纷制定并实施了以发展先进制造业为核心的国家制造业发展战略,其核心内容是发展新技术驱动下的智能制造。其中,德国提出了以信息物理融合系统(CPS)和信息通讯技术为核心的“工业4.0”战略,旨在实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式,推动制造业向智能化转型。

  • 2021-06-30
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创意人工智能与学生创造创新能力的培养与发展

创造创新能力是21世纪人才培养的重要内容,学校是培养这一能力的重 要场所。人工智能在创造创新领域所表现出的潜能开拓了我们的思维,为探究人类 创造力的内涵提供了新的方法,同时也为学校培养与发展学生创造创新能力提供了 新的方案。人工智能回归现实舞台,并不是以人类智能或是专家(教师)的“替代 品”登场,而是为增强人类智力与创造力而新生。学校教育亟待改革来培养具有 21世纪核心能力的人才,要想真正破解学校教育在创造与创新能力培养上的难题, 可充分发挥人工智能在创设智能环境、支持个性化学习、打破原有知识框架与支持 人机协作方面的作用,使其服务于学生创造创新能力的培养。

  • 2021-06-30
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低纹理表面零件的位姿识别与视觉伺服技术研究

智能制造是未来工业发展的必然趋势,工业机器人的智能化是智能制造中的核心问题。机械臂视觉伺服控制技术是一种利用视觉信息对机器人运动实施反馈控制的方法。与传统控制方法相比,这种技术能提供更高的设计灵活性、任务精度以及智能化水平,是机器人智能化的重要研究方向。现有的视觉伺服控制技术以图像特征点为控制基础,难以应用于缺少稳定图像特征点的低纹理表面零件之上。

  • 2021-06-30
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集成AGV路径规划的数字化车间设备布局优化方法及其应用研究

新一轮的技术和工业革命在世界范围内正在发生,用自动化改进人们的工作、生活和环境,提升客户的生产效率和产品品质,做到低成本、低能耗,安全可靠、智能的生产。数字化下的车间应该是自动化和信息化高度融合的车间,然而现在有些传统车间主要依靠人工驾驶叉车进行物料运输,运输效率不高。为推进智能制造,智能制造数字化车间改造刻不容缓,采用无人搬运车来代替传统人工叉车进行物料运输来实现车间自动化。本文针对数字化车间中多行设备布局与AGV路径规划中存在的问题,分析两者的耦合关系,提出集成AGV路径规划的数字化车间多行设备布局模型与求解方案,并将其运用于某企业车间的自动化生产线设计流程中。+

  • 2021-06-30
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面向服务的信息物理融合生产系统本体建模与仿真

随着科学技术的快速发展,以及市场需求的不断变化,各制造业强国都提出了以智能制造为核心的新一轮工业发展战略,旨在通过实施以信息通讯技术为核心的信息物理融合系统(Cyber.Physical Systems,CPS)技术实现智能制造,而基于CPS的新一代分布式生产模式,即信息物理融合生产系统(Cyber-PhysicalProduction Systems,CPPS)成为了相关领域的研究重点

  • 2021-06-30
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自动上料毛巾折叠机设计及其关键技术研究

随着“中国制造2025”国家战略的推进,以及“十三五”发展规划的落地实施,制造业智能化水平显著提升,试点项目制造成本大幅度降低,产品生产周期明显缩短,不良率逐渐降低,因此,开发自动化产品和智能装备依旧是制造业的未来发展方向。智能装备对制造业发展起着决定性作用,以毛巾行业为例,随着毛巾生产自动化的发展,传统生产模式主要存在于包装环节,该环节折叠自动化设备起步晚,发展缓慢,影响毛巾行业向智能制造行业的快速转型。针对毛巾行业人工包装成本高、效率低、自动化程度低等问题,研发出一条自动上料毛巾折叠生产线,可以完成不同种类毛巾的自动化上料、折叠和摞放,提高行业自动化水平,推动制造业智能化的快速发展。

  • 2021-06-30
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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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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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