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5G技术在煤矿井下应用架构探讨

通过对比、分析5G非独立组网(NSA)和独立组网(SA)架构的网络部署及优缺点,结合煤矿井下 4G“一网一站”已普遍应用的现状,提出了基于NSA的煤矿井下4G与5G融合网络架构,利用4G网络实现 语音、调度功能,5G网络拓展其他智能化应用,以最大程度地减少投资。研究了煤矿井下5G网络传输方 式,重点探讨了5G承载网的3种前传组网方案及适用场景:光纤直连方案适用于井下水泵房、变电所等场 所的机器人巡检,虚拟现实(VR)/增强现实(AR)培训,无人值守工作面等场景;无源波分复用方案适用于井 下网络部署简单、独立维护性强的场景;有源光传送网方案可灵活适应不同场景。探讨了智能巡检机器人、 环境监测与安全防护、VR/AR智慧煤矿、井下车辆无人驾驶4种煤矿井下5G网络切片应用场景,分析了不 同场景下5G组网架构的应用模式

  • 2021-06-28
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鞋业敏捷化智能制造若干关键技术研究

我国虽是第--N鞋大国,但离制鞋强国还有很大差距,制鞋技术落后,先进制造理念、 技术在制鞋企业鲜有踪迹,科技力量明显不足,制鞋过程仍以大规模工业生产为主要生产 方式。机械化大生产所带来的生产制造柔性差、产品更新换代速度慢、无法满足每个客户 的个性化需求的弊病也显而易见。

  • 2021-06-28
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面向智慧城市的大数据中心建设方案设计

面向智慧城市的大数据中心建设方案设计

  • 2021-06-28
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我国智能制造上市公司投资价值评价研究

随着我国经济以及科技的发展,制造业成本增加,制造业的智能化转型迫在眉睫。智能制造通过先进的技术和工艺,大大降低了人力成本,为制造业企业提供了新的生产力。智能制造在为企业节省成本的同时,也是企业发展的基础,推动了我国制造业企业转型以及新- -代技术产业的兴起。这无疑也成为了众多投资者资产配置的选择。但由于智能制造属于新兴产业,其市场标准并不健全,各行业在研发方面尚有不足,因此这也使得智能制造企业的发展并不理想。综上对智能制造上市公司的投资价值研究以及帮助投资者寻找具有投资价值的上市公司显得尤为重要.

  • 2021-06-28
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个性化定制下的生产调度问题研究

随着工业 4.0、智能制造技术的发展,个性化定制作为一种新的生产模式 呈现出快速发展的趋势。个性化定制的生产调度是其核心难题之一。本文针 对个性化定制生产调度问题,进行了以下研究工作

  • 2021-06-28
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机器人群控智能制造系统功能设计与应用研究

机器人群控智能制造系统功能设计与应用研究涉及自动控制技术、通信技 术、逻辑程序编写、人机交互、数控机床操作、工业机器人操作等专业。研究其 技术是现阶段智能制造领域的研究热点之一。要实现机器人群控智能制造系统功 能设计与应用设计所涉及的知识较多,实现难度高,知识融合度比较复杂,存在 开发周期长、人员分工不明确、开发效率低、开发成本高等问题。本文以智能制 造为背景,设计了机器人群控智能制造系统,研究了机器人群在智能制造领域的 应用,

  • 2021-06-28
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基于语音识别技术的智能家居主控设计

基于语音识别技术的智能家居主控设计

  • 2021-06-28
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5G时代教育面临的新机遇新挑战

人类社会正在迈向5G时代,5G和人工智能等新一代信息技术构成的智能互联网将引发新的信息技术 革命。当前,5G技术与产业快速发展,将催生智慧教育新生态,为未来教育带来新机遇新挑战。5G具有超高数 据速率、大规模连接、低时延、高可靠性等技术特征,在教育领域具有广阔的应用前景,能够优化智慧学习环 境,提升学习体验。我国教育未来将面临如何利用国家5G发展战略加快5G教育创新应用研发、依托5G技术提升 教育信息化基础设施、凭借5G泛在虚实融合场景延展教育教学空间、借力在线教育优势和经验优化资源配置并 促进教育均衡等四大战略机遇。同时,也面临应用场景拓展、师生自然互动、隐私和数据安全、专业人才缺乏、 教育治理优化等五大战略挑战。5G时代的教育发展需要加强5G教育应用场景探索、加强5G测试环境建设和5G集 成技术研发、加快5G基础设施部署和5G公共服务平台构建,以及加快5G技术知识传播,尤其要重视5G技术促进 乡村教育发展的部署。

  • 2021-06-28
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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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