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钣金折弯加工离线编程与仿真系统设计

作为智能制造的典型代表,工业机器人在生产制造中的使用,对建立自动化、个性化、数字化的企业生产模式、加快中小企业转型升级具有很大的影响。钣金加工行业中,应用机器人技术实现智能化生产的方式已逐渐普及。作为可编程设备,钣金加工机器人的编程方式主要分为人工示教编程与离线编程两种,当前国内绝大多数钣金加工企业,采用的仍然是以人工辅助示教的编程方式为主。随着加工任务复杂程度的不断提高和工业智能制造需求的不断增长,传统人工示教编程的方式将在很大程度上限制机器人性能的发挥,影响钣金加工的高精度生产需求。

  • 2021-06-29
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5G环境下网络切片编排技术的研究与仿真

5G 将具更高的用户体验速率、更大的连接容量、极低的端到端时延等关键性,以及多样 化的应用场景。5G 还将全面提升服务的开放性与创新能力,大幅降低网络建设运营成本。为 了满足 5G 的业务要求,5G 网络引入 NFV、网络切片等技术来驱动网络架构的创新。网络切 片技术因其配置灵活,资源共享、可扩展性强并支持垂直行业应用等优势,在 5G 中的作用十 分重要。而如何设计与编排网络切片使其具有最优的服务质量和性能,成为当前关于 5G 网 络切片研究的核心与难点。

  • 2021-06-28
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面向智能制造的生产控制系统研究与应用

智能制造作为世界各国振兴制造业以及我国制造业转型升级的契机,随着先进信息技术和制造技术以及人工智能的发展,现阶段智能制造在全球掀起了研究热潮。尽管智能制造是一个大的系统概念,其内涵也在不断演进,但其发展的根本目标始终都是提高生产效率、产品质量和效益,降低能源消耗和生产成 本,合理配置物理资源及提升制造企业核心竞争力。装配生产作为企业生产制造过程中的关键环节,对产品生产效率及其质量有着较大影响。如何利用自决策和自适应等智能特征对装配车间的混流装配线平衡以及物流调度进行优化控制是值得深入研究的问题,对企业增益减耗以及快速响应市场需求变化有着重要作用。因此,本文对面向智能制造的装配车间生产控制系统进行了理论与应用研究。

  • 2021-06-25
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京东2019京东区块链技术实践白皮书

数字科技是一种新的科技手段和新的思维方式,将成为新旧动能转换的新手段,促进实体经济长期增长,并促进金融与实体经济的结合,降低金融风险。 区块链是数字科技的重要组成部分,京东是全球少数拥有大量区块链实际应用场景的大型企业。

  • 2021-04-22
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AI创造价值的6种方式及各行业应用精选案例(94页)

展望未来,面向消费者相关业务的AI系统预计将变得越来越自主,改变公司的货物运输方式,提高流动性,改变他们管理员工的方式,同时在整个生态系统中日益相互关联,使AI能够从从头到尾为业务流程增值。

  • 2024-08-27
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哈尔滨工业大学:ChatGPT调研报告

2022 年 11 月 30 日,OpenAI 推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT 上线后,5 天活跃用户数高达 100 万,2 个月活跃用户数已达 1 个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT 还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注,使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步,将对搜索引 擎构成巨大的挑战,甚至将取代很多人的工作,更将颠覆很多领域和行业。

  • 2023-03-28
  • 阅读2349
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2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院

2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院,2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院

  • 2025-03-11
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中国物流行业ESG发展报告-中国物流与采购联合会绿色物流分会

ESG 是环境(Environmental)、社会(Social)和治理(Governance)的缩写。环境(Environmental)环境因素包括企业对自然环境的影响,如气候变化、能源利用、水资源管理、废物处理和污染物排放等。

  • 2025-01-16
  • 阅读243
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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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