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管路数字化布局设计与制造及检测集成技术

提高航空航天等复杂产品的质量和可靠性,结合复杂产品中管路研制的工程实践,提出一种管路数 字化布局设计、制造与检测集成方法,建立了该方法的技术框架和集成应用业务流程,系统阐述了管路布局设计与 自动评价、导管弯曲成形质量预测与检测、导管数字化制造集成技术及工艺数据库建立、基于多目视觉的管路数字 化测量四个关键技术。通过在北京卫星制造厂中的应用,验证了所提方法的有效性。随着该技术的进一步发展, 可真正实现全数字量传递的科学的管路一体化设计与制造。

  • 2021-06-28
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纺织机械制造企业数字化智能化制造与管理平台设计与实现

针对纺织机械制造企业产品加工制造全生命周期的数据管理问题,基于企业内部现有加工制造过程 中的数据流和信息流,构建了面向企业领导决策层、业务管理层和业务执行层的数字化智能化管理模型;为解决数 据集成、传递和共享问题,提出了基于web Service和数据库中间表的异构数据集成方法,实现了纺织机械制造数 字化智能化管理平台的数据集成与共享,同时结合信息化数据管理的特点和要求,搭建了基于数据驱动和权限分 配的可重构业务流程数据监控模型。设计和开发了针对纺织机械制造企业的数字化智能化管理平台。并通过在企 业中的实际应用证明了方案的可行性。

  • 2021-06-28
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面向5G通信网的D2D技术综述

探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设 备发现、资源分配、缓存技术、D2D.MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据腔 制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏川、基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D 技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之 相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

  • 2021-06-28
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工业互联网安全分论坛.安全 助力工业互联网创新

工业互联网 阿里巴巴新制造战略 阿里云工业互联网平台 阿里云工业互联网技术基础 工业互联网安全防护需求 工业互联网安全技术 工业企业的安全需求现状 阿里云工业互联网安全平台 工业互联网不只是保障 阿里云可信监造解决方案

  • 2021-06-28
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物联网安全关键技术与挑战

物联网安全关键技术与挑战,未来我们将怎样面对挑战

  • 2021-06-28
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工业人工智能及应用研究现状及展望

4.0将工业制造流程以及产品质量优化从以前依照经验和观察进行判断转变为以事实为基础,通过分析数据 进而挖掘潜在价值的完整智能系统.人工智能技术的快速发展在工业4.0的实现中扮演着关键的角色.然而,传统的人工智 能技术通常着眼于日常生活、社会交流和金融场景,而非解泱工业界实际所遇到的问题.相比而言,工业人工智能技术基于 工业领域的具体问题,利用智能系统提升生产效率、系统可靠性并优化生产过程,更加适合解决特定的工业问题同时帮助从 业人员发现隐性问题,并让工业设备有自主能力来实现弹性生产并最终创造更大价值.本文首先介绍工业人工智能的相关 概念.并通过实际的工业应用案例如元件级的滚珠丝杠、设备级的带锯加工机与机器群等不同层次的问题来展示工业人工 智能架构的可行性与应用前景.

  • 2021-06-28
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矿山微功耗安全监测物联网系统的研究与应用

:针对矿山企业安全监测系统存在的可靠性差、覆盖面小、成本高昂、维护不力、预警不准等突出问题, 提出了一种新的矿山微功耗安全监测物联网系统,可为矿山的生产作业安全提供有效的技术支撑。所提系统突破 了微功耗信息采集、故障诊断与自愈、无线网络节能通信和在线智能分析预警等关键技术,并在矿山企业的尾矿 库在线监测、边坡监测和地压监测等典型业务中成功应用。现场实践表明,所提系统相对于现有常规安全监测系 统更加适合矿山作业条件,智能传感器信噪比提升 1.4 倍,综合能耗降低 10%,可实现在线智能分析与快速预警。

  • 2021-06-28
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智慧城市建设准备度评估指标体系研究

智慧城市建设准备度评估指标体系研究

  • 2021-06-27
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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