基于深度学习的设备关键子系统健康状态评估研究

在当前智能制造的发展趋势下，工业界对现代工业设备的可靠性管理及其智能化水平的要求进一步提高，实现设备健康状态智能评估是解决这一挑战的关键一环。复杂机械设备部件众多，结构复杂，而隶属同一子系统的部件耦合度高，故航空发动机、齿轮箱等关键子系统的健康状态对复杂装备整体质量和可靠性具有重要影响。机械大数据作为物理世界和信息世界的纽带，蕴含着海量全面的、能够反映设备状态的信息，因此使用深度学习算法进行机械大数据挖掘对复杂装备关键子系统的健康状态智能评估意义重大。

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基于深度卷积神经网络的零件抓取系统研究

工业机器人是典型的机电一体化数字化装备，是智能制造的支撑技术，对着工业生产甚至社会发展起着重要作用。随着工业机器人应用领域的扩大，制造业对工业机器人的智能化要求越来越高，而深度卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用为工业机器人智能化提供了一个重要方向。因此，对于基于深度卷积神经网络机器人零件抓取系统的研究具有重要意义。

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MES系统中作业车间调度问题的算法研究

随着工业 4.0 时代的到来，智能制造的发展和应用极大的促进了人类社会的进步与发展。制造执行系统（MES）是制造业企业在生产车间用于管理和监控工作流程的智能控制系统，它是上层计划管理系统和下层工业控制系统之间的桥梁。 MES 侧重于生产计划的执行，因此车间调度成为 MES 最基本的功能之一。调度工序的准确性和合理性尤其重要，良好的生产计划可以极大的提高制造效率。柔性作业车间调度问题（FJSP）是传统作业车间调度问题（JSP）的扩展，FJSP 比 JSP 更加符合实际的生产车间，是当今制造业企业面临的一个迫切需要解决的难题。本文结合当前车间调度问题的研究现状，首先提出了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II），然后将改进的算法应用到多目标 FJSP 问题中求解。本文以研究 NSGA-II 算法为理论基础，结合实际的多目标柔性车间调度应用问题，利用 Matlab 软件进行模拟仿真实验。论文可总结如下

2021-07-01
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聚酯纤维熔体输送环节的工艺模拟及预测

聚酯纤维作为最大的合成纤维品种，应用越来越广泛，对其品质的要求也随之增高。聚酯纤维的生产过程分为三个环节：聚合环节、熔体输送环节和纺丝环节，其中熔体输送环节承上启下，主要是把聚合环节的产物安全、稳定、均匀地运送到纺丝环节进行纺丝生产，所运送的熔体品质好坏直接决定了最终纺丝产品的质量。为了保证熔体输送环节运输熔体的品质，本文针对这一环节做了工艺模拟，并对熔体的性能指标运用相关模型进行预测，可以提前预知生产过程中熔体的品质从而及时做好各种预防。

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网络化非线性系统的同步控制与分析

近年来，网络化非线性系统在人工智能、智能制造、智能电网和互联网的拥塞控制等领域得到了广泛的应用。这些大规模系统由许多个子系统相互交织而成，子系统之间又通过网络彼此通信。受限于网络带宽、外界非线性扰动以及传感器自身物理结构的限制，整个系统的运行状态会发生很大的波动。因此，如何设计控制器使得此类网络化非线性系统达到同步至关重要。

2021-07-01
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磁控溅射沉积制备Cu_C镀层及其摩擦学性能研究

一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等，这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程，这就要求在无润滑的情况下，工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求，因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。

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0CON.2016.曾裕智.基于业务场景的安全测试

介绍企业级安全测试进化史漏洞类型vs业务场景基于漏洞类型的安全测试基于业务场景的安全测试业务场景测试流程业务流程梳理及业务风险梳理根据业务流程划分若干业务场景确定重点业务场景及业务风险点基于业务场景,流程,业务风险点执行安全测试业务场景测试要点从银行、金融、保险、证券到电商、O2O、游戏、社交、航空等行业,业务操作越权无处不在。业务场景测试重点关注对象。？原因都是服务端以客户端传入的参数为依据,没有对session或会话权限做严格判断造成的。？测试方向:平行权限、垂直权限？部分应用过分依赖数字签名,服务端忽略了对会话权限做判断

2021-07-08
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Madmaner.网络尖刀

标题在线旅游的安全现作者吴永丰标签业务安全 web安全案例简介免费入住五星级酒店？在线旅游行业的安全现状在线旅游行业的漏洞经典回顾需要我们解决的问题是什么？我们团队在做些什么有趣的事？援引 http://www.freebuf.com/news/83612.html 提示本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

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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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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。