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叶轮加工生产线数字化设计与仿真

制造业是国民经济的主体,伴随着工业技术的不断发展,智能制造已经成为当 今时代的发展趋势。数字化生产线技术是智能制造的基础,能够帮助工厂以及各大 企业对生产线的设计和运行进行提前的预估,从而有效提高生产线与资源的运行效 率,减少库存,缩短产品的上市时间。

  • 2021-06-29
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多重嵌入对智能制造企业技术创新能力的影响机制研究

我国处于经济结构转型的重要时期,技术创新是我国当前发展战略的核心任务,是实现建设创新型国家目标的根本途径。为促进高端技术创新活动,我国也高度重视智能制造企业创新的发展。企业是创新的微观主体,然而,我国智能制造企业创新能力还相对薄弱,创新资源利用率也相对较低,虽然在一些地区已经形成较成熟的网络嵌入平台,但还未能与企业内部资源形成良性互动,充分发挥网络嵌入的作用。因此,在我国大力提倡发展技术创新的政策背景下,促进嵌入网络与技术创新良性互动,提高智能制造企业的创新能力成为亟需解决的问题。

  • 2021-06-29
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适合老年人的智能家居设计研究

适合老年人的智能家居设计研究,让老年人享受科技成果

  • 2021-06-29
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军工产品加工车间的DNC传输系统应用研究

制造业是全球经济稳定发展的驱动力,智能制造已经成为提升我国制造业核 心竞争力的重要使能技术。在离散制造行业,以智能制造为目标和愿景的数字化 车间建设,成为提升零部件加工和装配环节效率与质量的重要手段。在军工离散 制造业,智慧院所和智能车间建设也面临着普遍的需求。面向军工离散制造业的 DNC(分布式数控)系统,作为数字化车间建设的重要应用系统,承担着机床联网通 信、数控编程与仿真、程序管理与发放等功能支撑,已经是 MES(制造执行系统) 中不可缺少的子系统。本课题根据军工企业业务现状,针对军工产品加工数字化 车间 DNC 系统的需求进行了分析,并结合数字化制造技术和 DNC 系统发展现状, 研究和实现符合军工企业业务特点的 DNC 系统。

  • 2021-06-28
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军队医院数字化医疗质量管控模式研究

数字化医疗质量管理是一种全程化、实时化、全方位的医疗质量管理, 其不仅仅是一种管理方式的创新,更是一种管理理念的变革,其实现了全程 化监控、实时化监控、全方位监控、多部门监控。与传统方式相比,一方面 其创新了医疗质量生成模式,另一方面规范医疗质量科学管理,具有很大的 优越性。

  • 2021-06-28
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5G终端NAS协议一致性测试集的设计与实现

5G终端NAS协议一致性测试集的设计与实现

  • 2021-06-28
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基于5G信号的外辐射源雷达低慢小目标检测方法研究

无人机的发展在给人们日常生活以及国防军事带来便利的同时,也给城市的低空 安全带来了巨大威胁,需要采取一定措施对城市低空空域进行监测。无人机目标具有 飞行高度低、飞行速度慢以及雷达散射截面积小的特点,被称为“低慢小”目标。外 辐射源雷达在这种“低慢小”目标检测方面优势明显。5G 通信信号或将成为城市环 境中最为丰富的电磁资源,在 5G 民用通信网规划之初,将其作为外辐射源雷达机会 照射源进行研究意义重大。因此,本文研究了基于 5G 信号外辐射源雷达的“低慢小” 目标检测方法。

  • 2021-06-28
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基于ARM与Zigbee技术的嵌入式智能家居系统设计

基于ARM与Zigbee技术的嵌入式智能家居系统设计

  • 2021-06-26
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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