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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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第四次工业革命视野下的中国制造业发展问题研究

自 2013 年德国在汉诺威工业博览会上正式提出构建信息物理系 统,实现制造业智能化的工业 4.0 的战略以来,第四次工业革命就不 断受到世界各主要国家的高度关注。具体地说,第四次工业革命是以 物联网、大数据和人工智能技术为核心,将数字技术、物理技术、生 物技术有机融合,渗透于全球生产、消费、运输服务体系,从而实现 整个过程的智能化、数字化和个性化,从本质上讲是对工业 4.0 的延 伸。

  • 2021-06-28
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南方水泥智能工厂建设的应用研究

本文对近年来智能制造理论研究现状进行综述,在研究日本智能制造系统、 德国工业 4.0 革命的内容和机遇后,对智能制造及其在水泥工业中的应用现状和 未来发展趋势进行了系统分析,并阐述了南方水泥有限公司(以下简称“南方水 泥”)进行智能制造转型升级的背景。

  • 2021-06-28
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开放式智能制造控制系统的两个关键模块设计

开放式智能加工技术促进了铣削过程实时检测和控制技术的发展和应用。具 有可操作作性、可扩展性等优点的开放式数控系统,为融合智能策略搭建智能加 工系统奠定了基础。

  • 2021-06-28
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智能制造背景下企业工匠精神对创新绩效的影响研究——知识共享的中介作用

随着互联网与物联网的发展、3D 打印与个性化定制等技术的不断涌现,中国 逐步进入了智能数字化领军的时代,在智能制造的引领下,中国企业亟需通过智 能化、数字化加速业务转型,实现新旧动能转换,提高企业创新绩效。尤其是制 造型企业,在智能制造背景下企业应该弘扬与传承企业工匠精神,获得企业核心 竞争力。但仅靠传承企业工匠精神是不够的,在企业内外部以及跨组织间,有着 丰富的知识和资源,能否有效及时地共享所需要的知识和资源,对企业创新至关 重要。而要想提高企业创新绩效,必须建立自身的知识共享体系,源源不断的吸 收知识。同时,对于制造型企业来说,本身就存在着以知识为承载的企业工匠精 神。企业要想建立完善的知识共享体系,就必须探索并传承企业工匠精神,将员 工的智慧成果转化为企业前进的动力,促成知识共享行为的发生,进而提高企业 创新绩效。

  • 2021-06-28
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5G网络中流媒体资源的联合调度与分配优化

了分层次云服务系统。 采用“效用函数”做为本地微云系统和云无线接入网络联系的中间桥梁,定义了收 益函数和成本函数,成功建立了综合效用最优化模型。 在运行中,C-RAN 负责无线资源的分配问题,本地微云服务 器负责统筹本地用户的对虚拟资源的服务需求,数据中心负责预测用户需求并将数据和服务缓存到本地的微云系 统中,通过集中式调度和分布式分配的最优化组合,得到网络资源最优联合调配方案。 仿真结果表明:资源联合调 度与分配(JRSA)模型能够均衡整个网络的负载,进一步提高资源利用率和扩大系统容量。

  • 2021-06-28
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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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