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3D打印产业链的协同创新模式研究

3 D 打 印 产 业 处 于 发 展 的 初 级 阶 段 , 是 制 造 业 转 型 升 级 的 战 略 选择 和 调 整 产 业 结 构 、 实 现 经 济 增 长 方 式 转 变 的 驱 动 力 。 3 D 打 印 产 业随 着 研 发 投 入 的 加 大 , 技 术 进 步 促 使 应 用 领 域 扩 大 和 商 业 化 不 断 扩张 , 进 行 产 业 链 各 方 主 体 协 调 整 合 的 重 要 性 越 来 越 凸 显 。

  • 2021-06-30
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交互设计在人工智能纤维测试系统中的应用与研究

随着社会的进步和发展,人们的生活水平的逐渐提高,人们对于衣物的追求水准 也进一步提高,在人们的衣橱中,纺织衣物属于人们日常生活中使用率相当高的一类 衣品,家居用品的纺织物也是占据了大部分的市场。随着混纺纤维的诞生,混纺比成 为检测纺织产品质量的一个衡量标准,本文所研究的纤维测试系统原理是首先把待测 的纺织品切出纤维末制成式样,放置在显微镜下,然后用纤维测试系统采集纤维图像 并标注和分类图像,最后借助于“天河二号”超级计算机的强大计算能力以人工智能 方式计算出纤维的成分和含量,也可运用于纺织服装的逆向工程。针对人工智能纤维 测试系统进行交互设计设计和研究,可以提高系统的测试效率,降低人工成本,促进 纺织服装市场的发展有着重要的意义。

  • 2021-06-29
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人力资本对人工智能就业替代效应的影响研究

随着大数据技术的快速发展和深度学习模型的广泛应用,人工智能进入快速发展阶 段,成为智能化时代生产发展的新驱动力。人工智能的发展方向呈现较强的仿人化,在 带来便捷和效率的同时,其与人类智能的竞争性也在不断增强,可能对劳动力就业产生 影响。本研究沿着“明确就业影响——转变劳动力人力资本以适应智能化时代”的研究 思路,详尽阐述了人力资本对人工智能就业替代效应的影响。

  • 2021-06-29
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三维服装建模技术研究

当今,服装行业面临着经济全球化以及消费者个性化需求增加的大背景。工业4.0时代的到来,使服装行业必须实现向智能制造的转变,以全面提高企业的生产效率,而数字化的服装设计是实现服装智能制造的前提。目前,服装CAD技术正经历从二维到三维的转变,其中,三维服装建模技术是三维服装CAD研究的重要内容。国内外对三维服装建模技术进行了许多研究,但三维服装模型在国内服装设计及试衣系统中的运用效果还不是特别理想。本文通过对三维服装建模技术进行深入研究,为三维服装CAD的开发打下基础。

  • 2021-06-29
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桁架机器人可靠性分析及刚柔耦合动态特性研究

随着劳动力成本上升和资源的日益匮乏,提倡高效环保的智能制造和绿色制造成为制造业未来的发展趋势。机器人作为智能制造的重要组成部分,逐渐替代人类完成各种复杂任务和重要工作,这就对机器人可靠性提出了更高的要求。

  • 2021-06-29
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面向个性化定制的智能糖果包装数据分析系统设计与实现

“工业 4.0”和“中国制造 2025”等面向智能制造的战略目标相继提出,为制造业注入了新的生命力。传统制造业规模大、生产方式单一的特点,难以满足当前用户日益增长的个性化需求,随着移动互联网技术的普及,越来越多的用户利用互联网产品来实现自己的个性化定制服务。在此背景下,构建面向个性化定制的智能糖果包装数据分析系统,有助于加快智能制造场景下的个性化定制服务适应多品种、大规模的生产需求,对于推动智能制造的个性化定制服务具有重要的理论意义和实际工程应用价值。本文以面向个性化定制的智能糖果包装数据分析系统为研究目标,设计与实现了供用户下订单的个性化定制Web 服务交互系统。

  • 2021-06-29
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智能制造企业知识共享影响因素研究

近年来,世界制造业正向数字化和智能化发展。为了迎接新工业革命背景下的国际竞争形式,发达国家纷纷将智能制造作为未来制造业发展的方向。目前,中国的制造业规模已经跃居全球第一,然而中国传统制造业缺乏核心技术,主要依靠廉价生产要素为发展基础,自主创新能力差,对资源依赖强。因此中国的制造业迫切需要通过产业升级来解决这些问题,人工智能恰恰能为传统制造业的产业转型提供助力。中国传统制造业向智能制造转型是由工业大国战略发展成为工业强国的重要途径。

  • 2021-06-29
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基于数据驱动增量融合的螺旋式故障诊断方法研究

近年来,信息技术和工业物联网的高速发展推动了制造业革命性的创新和突破。以德国“工业 4.0”为代表,多个国家相继推出多种措施吸引制造业回流,提升制造业智能化水平。我国作为全球制造业中心,提出实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造 2025》,加快推进智能制造,这是落实两化深度融合、打造制造强国的战略举措,更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。可见,运用大数据等先进技术理念,推动智能制造发展,已成为大势所趋。

  • 2021-06-29
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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