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试验设备调度及试验数据管理系统设计与实现

随着工业 4.0 的到来以及汽车制造业的不断发展和进步,汽车制造业信息 化管理不断促进汽车制造业转向智能制造方向的发展。而信息化发展最基础一 环就是内部的信息管理方式调整,且由于汽车制造业数据量大、数据结构复杂、 业务流程繁琐等因素,提高数据管理规范,将信息技术与数据管理结合,将有 利于企业内部数据流通,实时高效反馈和追踪数据,所以企业内部纸质化数据 管理转为信息化管理势在必行。

  • 2021-07-01
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面向虚实融合的叶片车间设备布局及可视化研究

“中国制造 2025”五项重大工程提出旨在重点领域建设智能工厂和数字化车 间,促进虚拟世界与现实世界的交互与共融。随着智能制造战略的推进,生产设 备的自动化、智能化、专业化程度日益提高,车间设备的布局规划和管理水平成 为企业快速响应市场和产品竞争力的重要影响因素。船用汽轮机作为重大装备, 其制造车间的智能化转型和设备的智能化管理需求日益凸显。目前多数企业仍采 用固定低效的方式进行设备布局,缺乏数字化、透明化的设备管理方式,存在着 布局柔性差、设备利用率低、质量问题难以追溯等问题,有必要应用智能化方法 优化布局设计、革新设备管理方法。

  • 2021-07-01
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基于深度卷积神经网络的零件抓取系统研究

工业机器人是典型的机电一体化数字化装备,是智能制造的支撑技术,对着工业生产甚至社会发展起着重要作用。随着工业机器人应用领域的扩大,制造业对工 业机器人的智能化要求越来越高,而深度卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用为工业机器人智能化提供了一个重要方向。因此,对于基于深度卷积神经网络机器人零件抓取系统的研究具有重要意义。

  • 2021-07-01
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基于MES系统的复合材料生产信息化方案的设计

随着科学技术和产业革命的进步,国家提出了精益制造、智能制造等先进制造理念,采用现代信息技术,为企业的产品开发、生产、销售、服务等各个环节提供服务,实现信息采集、加工和管理的全面数字化管理。国内军工制造企业引进制造执行系统 MES,以提高生产管理水平和质量管理水平,加快制造信息化建设步伐,并取得了良好的效果。

  • 2021-07-01
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基于改进深度学习的故障预测维护关键问题研究

智能制造过程中关键设备的预测维护可以实现设备故障诊断过程从计划维修到视 情维修的转变,对系统安全稳定运行至关重要。实时的早期故障诊断、精确的寿命预测 模型构建是预测维护的两个关键环节。深度学习作为一种先进的数据特征抽取手段在故 障诊断和剩余寿命预测中受到了广泛的关注。但是传统深度学习模型对于那些仅在频域 中呈现显著征兆特征的机械类故障的实时精确诊断无能为力,另一方面现有基于 LSTM (Long Short-Term Memory)的深度学习剩余寿命预测模型的全连接网络结构具有较高 的计算复杂度且无法保障剩余寿命预测的精确性

  • 2021-07-01
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基于情景和数字化预案的城轨应急决策方法研究

基于情景和数字化预案的城轨应急决策方法研究

  • 2021-07-01
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夜巡机器人姿态与运动控制研究

近年来,随着互联网、人工智能等高新技术的快速发展,机器人的新技术、新产品也大量涌现,这既为智能制造行业提供了新的突破口,也从各方面改善了人们生活。机器人技术的应用已扩散到各个领域,其中,在深度融合互联网、物联网、人工智能、大数据的“智慧监所”建设中,安防机器人为提升监所智能化管理水平作出了巨大贡献。夜巡机器人作为一款安防机器人主要应用于看守所、监狱等室内场景,通过拟人化夜间巡逻监视工作,代替监所值班人员执行监室夜间巡逻任务,可减轻值班狱警的工作压力,降低狱警处理的危险性,提高监狱的安全监管水平。

  • 2021-07-01
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面向切削过程监测的高速低功耗工业无线数据采集处理系统

先进制造技术作为制造业的核心技术和支柱,在航天、军工和汽车等领域扮演着越来越重要的作用,而其中刀具是先进制造技术的重中之重。由于无法准确掌握传统装备的加工状态,其实际生产效率和生产质量不足理论值的一半。而准确掌握刀具的加工状态可以有效的提高切削效率,降低工件次品率,防止由于刀具磨损甚至损坏造成的停机甚至更大的安全事故。近年来,如何实时、准确、快速的掌握刀具的加工状态已经成为了国内外学者研究的重点难点。传统的智能装备数据采集系统大多采用有线传输的方式,传输距离短、传输效率低、不能快速准确的掌握加工状态。而无线传输不仅传输速度快、距离远、效率高,同时可以实现多设备同时通信,在智能装备信号监测系统中有着广阔的应用空间。

  • 2021-07-01
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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