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AII第十七次工作组全会成果丰富,组织架构更新为“15+15+X”

本次全会期间,总体组与国际合作与对外交流组、工业VR/AR特设组与工业数据中心特设组分别召开联席会议,总体组会议由主席李海花主持。会上,总体组专家围绕标识解析、融合性网络在园区的应用、工业互联网园区规划招商、规划服务体系以及园区数字化转型实践方面进行分享。此外,总体组围绕《工业互联网双碳园区建设白皮书》、工业互联网园区应用场景白皮书及评价模型标准、“未来之城”和“国际数字经济服务基地”、《工业互联网与钢铁行业融合应用参考指南》等进行介绍并展开讨论。

  • 2021-07-29
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一文看懂自动化立体仓库规划、选购与注意事项

自动化立体仓库由于具有节约占地、提高储存效率、提高仓库管理及时性和准确性等诸多优点,因此得到越来越广泛地应用。由于篇幅所限,本文对立体仓库的形式及分类等介绍内容不再赘述,主要就自动化立体仓库的规划、选购做一介绍。

  • 2021-07-29
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现代物流中心库存周转率的计算方式及评估

传统的存货是指存放在仓库中的物品。从物流的角度来看,由于物料在各个状态的转化之间不可避免地存在着时间差,在这个时间差中,处于闲置的物料即为存货。从更广泛的意义上说,一切闲置用于未来的资源都是存货。

  • 2021-07-29
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基于UG的数字化设计技术的研究

基于UG的数字化设计技术的研究,以及技术的应用问题

  • 2021-07-01
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数字化建筑设计中的适宜技术运用研究

数字化建筑设计中的适宜技术运用研究,适宜技术的广泛推广

  • 2021-07-01
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产品个性化定制与信息可视化系统的设计与实现

随着工业互联网的发展,个性化制造被列为五种智能制造创新模式之一,被作为 重点模式推进。如何将个性化服务融入工业制造领域,满足“制造即服务”的理念是 个性化制造的研究核心。论文在分析国内外学者对个性化定制研究成果的基础上,针 对个性化定制当前存在的用户群体不明确、用户参与度和定制效率偏低等问题,研究 提出了面向不同目标群体的个性化定制算法模型,并通过研究工厂与物流信息的可视 化技术,设计开发了产品个性化定制与信息可视化系统(Product CustomizationandInformation Visualization System,PCAIVS1.0)。借助该系统提升了不同目标群体进行 个性化定制的参与度,实现了“个性定制—加工制造—物流运输”透明化,并通过实 例应用验证了系统的合理性和实用性。论文的主要研究成果和结论如下

  • 2021-07-01
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5G行业应用5G最新进展深度解析2020版全球市场篇64页

时间域互动,用户在观看过程中通过主动选择剧情分支可改变剧情发展,从而在时间轴上创造不同分支的内容走向,例如剧情选择; 空间域互动,用户在观看过程中可根据个人喜好,选择观看同一时间不同空间场景的内容,从而获得更加丰富的内容信息,例如视角切换; 事件型互动,用户通过特定行为(例如点击、滑动、长按等)触发视频中的人物、场景、物品等属性信息或关联的视频内容,从而扩展内容的深度,例如画面互动。

  • 2021-07-01
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枪钻深孔加工圆度误差形成机理与优化方案研究

随着社会的快速发展,人们日益增长的生活需要带动了对工业制造技术的高要求,同时,航空航天、交通运输、国防工业和智能制造等行业的飞速发展也对加工技术提出了更高的要求。深孔加工技术作为制造领域中重要的组成部分,也向着更精密、更高效、更智能的方向发展。圆度是衡量深孔加工质量的重要标准,具有装配、检测等功能的精密零件对圆度提出了更高的要求,而在传统加工工艺中,往往需要额外的工序来降低圆度误差,这大大降低了生产效率。枪钻是加工较小孔径的深孔类零件的主要加工方法,由于其结构的特殊性,加工孔普遍出现圆度误差,为提升加工质量,提高加工速率,故需要对枪钻深孔加工中的圆度误差进行深入的研究。

  • 2021-07-01
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。

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