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华为鸿蒙操作系统深度研究报告

鸿蒙有望成为国产基础软件新的发动机,其强大的商业化能力有望引领国产软件行业进入新的发展阶段。以鸿蒙为支点,国产软件有望彻底摆脱对国外基础软件的依赖。

  • 2021-06-30
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基于深度学习的人工智能胸部CT肺结节检测效能评估

基于深度学习的人工智能在肺内结节检测领域发展迅速,对其效能进行验 证是促进其应用于临床的前提。本研究旨在评估基于深度学习技术的人工智能 软件在胸部计算机断层扫描(computed tomography, CT)恶性及非钙化结节检出 中的价值。

  • 2021-06-30
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基于WINDOWS+CE嵌入式平台的线切割系统研究与开发

随着中国制造 2025 的提出,智能制造的概念,渗入到社会的各行各业,尤其是制造业,工业生产对自动化、智能化和高效化的需求不断提高,智能制造在工业生产中的份额节节攀升,在数控领域尤为明显。随着微电子技术与芯片技术的发展,工业嵌入式技术的发展得到了极大的进步,嵌入式系统因其专业性强、系统精简、高时效性的特点,广泛的应用于工业控制系统中。电火花线切割加工因其无明显切削力、非接触式加工、加工性能与材料硬度无关等特点,在特种制造领域中占有重要地位。

  • 2021-06-30
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Delta机器人数字化设计及其工作空间研究

Delta机器人数字化设计及其工作空间研究

  • 2021-06-30
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基于BP神经网络的离散车间智能制造系统评价体系的研究

离散制造业在我国经济发展中占有重要地位,对我国的综合实力影响巨大。车间作为离散制造企业的传统的成本中心以及新的利润中心,在离散制造企业发展的过程中扮演着关键角色,在市场竞争日益激烈的今天,一个与车间生产契合的智能制造系统的重要性不言而喻。目前针对离散车间智能制造系统的评价主要是从生产效率,制造柔性等方面,从系统全局角度的考察较少,并且评价指标体系和评价方法存在一定局限性。鉴于此,论文构建基于BP神经网络算法的评价模型,以期为系统的评价离散车间智能制造系统提供理论参考。

  • 2021-06-29
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基于机器视觉的零件在线检测系统研究

机器视觉检测技术是一种集机械技术、计算机图像技术、自动控制技术等于一体的多功能智能检测技术,主要应用于自动化制造行业,实现产品的识别定位、尺寸和表面缺陷检测等功能。目前,随着国际现代制造工业的发展,我国传统工业也正在向智能制造工业转变,而机器视觉检测技术是实现智能制造的重要技术之一。因此,研究利用机器视觉检测技术实现制造业零件生产过程中的自动检测不仅具有理论上的研究意义还具有非常高的实用价值。

  • 2021-06-29
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数控机床热误差补偿的远程控制系统的研究

随着工业生产中仪器精度的提高,现代精密力i-r_对机床精度的要求越来越严格,热误差对数控机床的影响己然不容忽视,因此数控机床热误差补偿的研究越来越受到工业领域专家的重视。现如今,工业已经进入智能制造时代,也对机床热误差补偿技术提出了新的要求,数控机床热误差补偿远程控制系统的研究,不仅符合精密加工对机床力n-r_精度的要求,也满足了智能制造对机床热误差补偿技术新的需要,对现代工业的发展具有重大意义。本文在“功能形面结构与性能的耦合建模与影响机理研究”(国家自然科学基金重大项目,项目编号:51490660/51490661)的项目支持下,围绕数控机床热误差补偿远程控制系统,对机床热误差测量、建模以及补偿和远程控制系统进行介绍。

  • 2021-06-29
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智能制造企业劳动关系预警指标体系构建及其评价

随着新一轮科技革命的兴起,传统的制造业面临着巨大的冲击,特别是“中国制造2025”的提出,智能制造正成为我国制造产业发展的必然方向。与传统的制造企业不同,智能制造企业对员工的知识、技能、经验等素质要求更高,智能制造企业的员工也更具个性化,对工作环境、薪酬福利、自身权益等方面有着更高的诉求,在实践中,许多智能制造企业也出现了诸多劳动关系冲突事件。因此,如何构建科学的智能制造企业劳动关系预警指标体系以促进我国智能制造企业健康发展已成为一个重要的课题。

  • 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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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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