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导弹舱段气浮式柔顺自动装配研究

随着航空航天技术的发展,对相关产品的智能制造、装配能力需求越来越高。然而我国在这一领域的发展还比较薄弱,航空、航天及武器系统制造技术的自动化程度还比较低,迫切需要发展相关领域的智能制造、装配技术。本文针对导弹总装中舱段对接装配环节,开展了导弹舱段自动化柔顺装配方法研究。该方法能够有效实现柔性自动化装配,通过在导弹装配过程中应用气体润滑技术及多传感器融合测量技术,实现导弹对接装配过程的自动化和柔顺化程度,并提高装配精度。

  • 2021-07-01
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基于SURF--LBP特征集成的汽车轮毂型号识别系统研究

随着工业 4.0 和中国制造 2025 的相继提出,智能制造成为工业制造领域的 发展方向。近年来,机器视觉技术、模式识别技术、以机器学习为代表的人工智 能技术发展迅猛,并且被越来越多地应用到实际生产、制造中,发挥出了超越常 规方法的优良性能。为了提高汽车轮毂生产的自动化水平,取代人工识别轮毂型 号的方式,本课题将机器视觉技术和模式识别技术应用于汽车轮毂型号识别中, 对汽车轮毂型号识别方法进行了深入的研究。论文主要工作及结论如下

  • 2021-07-01
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基于OPC+UA的纺织智能染整车间信息模型研究与实现

中国是世界上最大的纺织品出口国,近年来,智能制造、绿色制造、可持续发展正成为纺织染整行业发展的主旋律。但目前国内的众 多纺织染整车间中,染整设备间缺乏互联互通,难于信息共享。为推进染整智能化,建立智能染整车间,亟待实现设备与设备间、设备与制造执行系统(MES)间的互联互通。本文主要研究基于 OPC UA 染整设备互联互通方案,实现纺织染整设备的信息建模和数据传输。

  • 2021-07-01
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17--4PH不锈钢SLM工艺研究及参数优化

在当今机械智能制造领域中,增材制造技术凭借其较为突出的特点和优势,得到了各界 广泛的认可。在目前增材制造技术已有的各种不同的成型方式中,选择性激光熔化(Selective Laser Melting, SLM )技术的应用及研究相对比较广泛。主要是因为,使用这种技术加工制 造的零件的致密度几乎可以达到完全致密,相对传统制造的成型件要高许多;该技术另一个 较为突出的优势是,其加工件在加工完成到投入使用的中间,不需要再进行很繁杂的后处理。 基于选择性激光熔化的这些优点,目前该技术在很多领域中的应用已经相对熟练了,例如航 天和军工领域中加工一些形貌特征比较复杂的高性能零部件;在医用领域中也作为植入类使 用器械的生产方式而被应用至今。选择性激光熔化作为增材制造技术中重要的成型方法之 一,相比于传统是成型方式对一些需求量小、个性化明显的金属制件难以直接加工成型的缺 陷来说,选区激光熔化在此方面就表现除了十足明显的优势,目前己受到各界领域的广泛关 注。

  • 2021-07-01
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区块链技术在证券业应用探索的研究

当今社会,科技是第一生产力。社会的发展越来越与技术的发展水平相挂钩。随着电子货币比特币系统顺利安全的运行,比特币的底层技术区块链进入了人们的视线,人们对比特币是如何运用密码学原理来运行无中心化的系统产生了浓厚的兴趣。特别是近些年来,更是掀起了研究区块链的热潮。区块链技术被认为是可以颠覆现有的社会体系的跨世纪的发明。区块链技术有着广泛的应用潜力,可以运用在金融服务、文化娱乐、供应链管理和智能制造等领域。

  • 2021-07-01
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清华大学智能产业研究院amp百度Apollo面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望67页

汽车产业正在经历百年未有之大变局,电动化、智能化、网联化和共享化是未来汽车产业发展的主要趋势。一方面,能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵和行车安全给汽车产业可持续发展带来的压力与日俱增,要求汽车行业必须把握新机遇提供全新解决方案。另一方面,新一轮科技革命推动科技公司、创业公司及新型模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域,汽车的产品属性、产业价值链和生态结构都将完全不同

  • 2021-07-01
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基于OPC+UA协议的数据采集系统设计与实现

随着工业领域智能制造以及物联网的兴起,通过 OPC UA 协议获取设备的生 产数据,并分析生产数据来提升生产效率成为主流趋势。本文针对目前市场上一 些设备因出厂较早而无法提供 OPC UA 协议服务的问题,设计了一种基于 OPC UA 协议的数据采集系统。本文的研究内容主要包括以下几个部分

  • 2021-07-01
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一种快速响应COT控制的BUCK变换器的研究与设计

随着产业升级和智能制造的不断推进,各种电子设备形态不断减小,其背后的实质是不断增强的硬件处理能力和装备制造能力。其中,电源管理集成电路是一类重要的硬件装备,其为各个硬件系统集中统一供应电能。COT 控制的 Buck变换器是一种具备优秀瞬态响应能力的降压式变换器,尤其适合压差变换大、负载多变的复杂应用环境。

  • 2021-07-01
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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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2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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