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基于信息优化的加工过程智能控制

随着制造系统 向 自动化 、网络化和智能化方 向的发展及现代企业所 面临的变化莫测的全球经济环境,现代制造系统不仅要处理大量的常规 的数据和图形,还要处理大量的不确定信息 。对信息的处理和利用的研 究不但是现代制造 的热点,也是作为智能制造技术 基础 的智能控制技术 发展的关键。但有关制造系统中信息的研究,国内外都尚处于起步阶段。

  • 2021-07-01
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基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现

随着“中国制造 2025”、“工业 4.0”等规划的提出,制造业的生产模式正向智能化转变。智能制造的目标是实现物理世界与信息世界的融合,数字孪生(Digital Twins,DT)作为虚实融合的最佳途径引起了国内外研究者的广泛关注。基于数字孪生“虚实映射”、“以虚控实”的内涵,本文以数控机床为研究对象,研究了使用 GPU加速的三维监控技术、基于虚拟数控面板的远程控制技术,最终集成为数控机床虚拟交互系统。本文主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于光场式时栅光强分布的空间调制优化方法研究

随着智能制造的不断发展,现代精密位移测量技术在工业生产中扮演越来越重要的角色,其中最为主要的测量方式为光学位移测量,常见的高精度光学测量有光栅位移测量和激光干涉测量。但是,由于高精度光栅位移传感器存在加工难度大制造成本高,以及激光干涉仪价格昂贵使用环境苛刻等问题,作者所在课题组开展了光场式时栅的研究。前期研制的光场式时栅位移传感器利用光强进行时间和空间调制实现位移测量,但是存在光强空间调制精度不高的问题,因此本文进行了光强分布的空间调制优化方法的研究,主要开展了以下研究工作

  • 2021-07-01
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基于ZigBee无线传感器网络技术的厂区智能照明控制系统研究

我国工业照明行业的电力能源需求在全社会用电量中占有很高 的比重,已经逐渐成为社会用电的负担。针对“绿色照明”、“智能 照明”的需求,依托于物联网技术的照明控制系统也迅速发展起来, 不仅提供了照明的智能化控制灯具管理,也在一定程度上缓解了能源 消耗过大的问题。目前工业领域中大部分厂区所面临的照明控制精度 不足、照明能耗较高等问题是亟需解决的难点,因此,设计一整套控 制方便、系统工作稳定、节能安全的智能照明控制系统是十分有必要 的。

  • 2021-06-30
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基于STEAM的中学人工智能课程教学设计研究——以重庆七中为例

随着人工智能技术的发展,机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。 在这人工智能时代浪潮之下,2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程 在我国基础教育中的开展。于此同时,国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼 于对复合型创新性人才的培养,知识结构上强调的是学科间的融合,能力培养上 注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中 学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。

  • 2021-06-30
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船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究

制造模式的变革一直受到市场环境、技术环境和自然环境的影响,物联网技术、智能制造技术等先进制造技术的发展,促使机械行业的运行模式朝着新方向——智能制造发展,船舶动力关键配套企业实施智能制造具有重要意义。国内外早已开展对智能制造技术的研究,近年随着“工业 4.0”概念提出,各国已经开始新一轮竞争,开展参考架构和标准的制定以及智能生产、智能工厂的研究。但对具体如何在传统船舶动力关键配套车间建立智能制造系统还有待研究,本文结合船 舶动力关键配套企业生产车间的特点,在其智能化需求分析的基础上,提出了船 舶动力关键配套企业智能车间的一种制造体系结构和运行模式,并从三个角度描述智能车间大规模定制生产的实现过程。

  • 2021-06-29
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智慧城市发展影响因素及预测研究

我国智慧城市建设 智慧城市发展影响因素及预测研究

  • 2021-06-29
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基于RFID技术的幼儿园安全管理系统设计与实现

伴随着我国改革开放进程的不断深入推进和中国制造 2025 的提出,以及物联网技术、智能制造、人工智能等新兴产业的蓬勃发展和计算机软硬件技术的不断迭代,世界已经进入利用信息化技术促进产业变革的时代。而作为物联网关键技术之一的 RFID(Radio Frequency Identification)技术,将在我国的物联网、智能制造、人工智能等各个领域发挥越来越重要的作用。

  • 2021-06-29
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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