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基于改进PSO-FNN的电缆线径控制系统研究与设计

随着中国智能制造 2025 的提出及发展,各行各业的生产要求及精度都在不断提高。在电缆制造行业,电线直径是衡量电线电缆质量的重要指标之一。特别是在航空航天、通信、汽车制造等工业领域,对所用电线电缆的线径精度提出了更高的要求。然而,现阶段用于电线电缆生产的卧式聚四氟乙烯推挤机,存在精度低、稳定性差、手动调节等缺陷。因此,针对确定线径精度的电线电缆生产控制系统的研究与设计具有一定的理论意义与应用价值。

  • 2021-07-01
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中国移动研究院电信运营商发展5GRCS的机遇与挑战简析13页

本文以日本三大运营商和谷歌为例,梳理了其发展 RCS 业务的战略路径。日本三家运营商联合推出了各方面完全一致的 RCS业务,以 C 端消费者为核心,为 B 端企业客户提供一站式服务。谷歌通过与运营商、终端设备商广泛合作,积极在多国市场推出RCS 服务,并逐渐掌控主动权,同时不断完善 RCS 服务的功能和用户体验

  • 2021-07-01
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某高速永磁电机多物理场耦合分析与优化

高速永磁电机凭借高转速、高功率密度、小尺寸和高效率等优势,在工业智能制 造、现代交通、航空航天、国防装备等领域具有广泛的应用。满足基本的电磁性能指 标是电机设计前提,对于高速永磁电机,还需要对机械强度、温升等方面进行控制。 为兼顾高速永磁电机的综合性能要求,本文将从多物理场耦合角度对电机进行全面分 析,这一工作对高速永磁电机设计具有十分重要的工程意义。

  • 2021-07-01
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基于视觉的机械臂工件抓取系统研究

在以智能制造为核心的时代背景下,随着中国制造水平的不断提升,示教型机器人 完成工件抓取操作时必须要经过逐点的精确示教,其局限性已经十分凸显。针对上述问 题,本文引入了机器视觉系统。本文主要结合图像识别与定位、轨迹规划和伺服控制等 技术,对基于视觉的机械臂伺服控制系统进行研究和开发。

  • 2021-07-01
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铸造设备运行过程监测与数据可视化研究

随着“中国制造 2025”战略的提出,越来越多的铸造企业意识到设备数据监测与数据可视化是企业实现智能制造的重要环节。由于大部分铸造企业设备种类繁多、部分设备老旧且所处环境恶劣、运行过程产生大量数据,使得现有的人工监测与记录方式存在监测困难、数据记录效率低、数据可视化效果差、数据利用率低等问题。针对上述问题并结合百慕高科的企业现状,本文设计并开发了一套设备监测与数据可视化系统。

  • 2021-07-01
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组合服务隐私信息泄露检测方法研究

物联网作为国家新兴战略产业,广泛应用于数字家庭、智能制造、智慧城市等领域。单个物联网的服务能力有限,难以满足用户复杂的服务需求,服务多域共享、动态整合、协同开发成为物联网服务开发的新模式。因组合服务所涉及的隐私信息敏感程度不一、隐私信息间相互依赖关系复杂以及服务间调用权限动态变化等特点,导致组合服务存在隐私信息聚合、隐私信息越权访问等隐私信息泄露问题。如何检测组合服务共享过程中的隐私信息泄露成为组合服务的关键研究点,本文聚焦于组合服务的隐私泄露检测,主要工作如下

  • 2021-07-01
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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展,在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中,对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求,HBase 作为一种分布式列族数据库,因其具有良好的可扩展性,可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略,能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同,但各 Region上数据访问请求不均等,容易引发数据负载倾斜问题,从而极大地影响其读写性能,无法有效的应用到上述应用场景中。

  • 2021-07-01
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W公司生产部员工绩效考核体系改进研究

近年来,四川省所拥有的航空研发与智能制造的产业链在整个国内通航产业普遍发展乏力的困境中,体现出强大的产业集群效应。在此行业背景下,涌现出一大批优秀的军民融合民营企业,W 公司作为其中的典型代表企业,不仅积极展开外部战略布局,而且也在不断探索提升内部科学管理水平的方式。绩效考核体系作为现代企业管理和人力资源管理体系的核心组成部分,对企业科学管理水平的提升有着非常重要的意义。面对企业当前的飞速发展,W 公司高层管理者一致认为建立一套符合公司实际情况的员工绩效考核体系刻不容缓。

  • 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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