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基于互信息判据的智能制造资源配置效能研究

“互联网+”的出现,使得互联网思维与制造业相结合而产生的的“互联网+ 制造”成为了热点。该模式主要是通过网络平台实现制造资源的优化配置,在互 联网平台中,所有资源均是以数据的形式存在的,资源配置的关键问题就是对数 据进行处理融合,制造资源配置问题就转化为匹配数据的效率。资源配置效果主 要通过两个指标进行衡量,一是资源配置速度,二是资源配置的准确性。目前, 国内外学者多采用智能算法或运筹学方法研究资源配置模型,但这些研究均基于 确定性资源环境假设,认为资源属性单一,而智能制造的重要特征之一是不确定 性制造,以及制造资源的大数据化和多属性异构化,这就导致在智能制造环境下 资源配置速度较低,配置准确性不足,无法满足智能制造的多属性、海量资源的 配置需求。而从数据匹配的角度,进行资源的数据化处理的相关研究更少,这些 问题都导致资源配置效率较低。

  • 2021-07-01
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基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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基于随机采样一致性的散乱堆放棒料的位姿识别系统研究

在工业自动化生产中,使用机器人对零件进行抓取是智能制造研究中的一个热点,其中工业零件的准确定位是机器人抓取的关键技术之一,而工业零件的准确定位中对散乱堆放零件的定位一直是一个难点。本文以散乱堆放的棒料类零件为研究对象,对棒料点云数据的采集和基于点云处理的位姿识别算法进行了研究。具体工作包括以下几个方面

  • 2021-07-01
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汽车企业智能制造发展现状及需求研究

针对当前汽车企业智能制造发展不均衡、路线不明确、需求不统一等相关问题,在分析汽车企业智能制造整体发展现状的基础上,从整体、设计、生产、服务不同环节,挖掘了轻型汽车企业、重型商用车企业、零部件企业智能制造发展中存在的主要问题,并从不同环节对汽车企业智能制造转型升级的迫切需求进行了梳理,对促进汽车行业智能制造产学研交流与合作具有重要的指导意义。

  • 2021-07-01
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一种快速响应COT控制的BUCK变换器的研究与设计

随着产业升级和智能制造的不断推进,各种电子设备形态不断减小,其背后的实质是不断增强的硬件处理能力和装备制造能力。其中,电源管理集成电路是一类重要的硬件装备,其为各个硬件系统集中统一供应电能。COT 控制的 Buck变换器是一种具备优秀瞬态响应能力的降压式变换器,尤其适合压差变换大、负载多变的复杂应用环境。

  • 2021-07-01
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改进的滑模观测器与I_F起动相结合的无位置传感器控制

《中国制造 2025》明确提出加快工业伺服、新能源汽车、节能系统等健康发展,提 升制造业竞争力,以达到世界领先水平。装备制造的核心部件是伺服电机,高端伺服电机驱动控制系统的自主开发是智能制造的关键,永磁同步电动机由于具有高起动转矩,高过载能力,调速范围宽,运行可靠性高等优点而在航空航天,智能家居,数控(CNC)机床等场合广泛应用。永磁同步电动机传统的驱动控制系统通常使用位置传感器来获得转子位置信息和转速信息,这些位置传感器不仅价格昂贵而且还具有可靠性问题,不能在一些特殊场合应用。因此,无位置传感器控制成为现代电机控制领域的一个重要研究方向。

  • 2021-07-01
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线激光阵列3D光学轮廓测量研究

随着互联网的发展和工业制造领域进入智能制造,物体的体积、颜色、形状等物理信息的测量在工业测量中变得越来越重要。而物体的形貌测量或者三维信息重建技术在工业测量领域的研究十分活跃。

  • 2021-07-01
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基于三菱PLC的机器人加工单元控制设计

数控机床作为各个行业的基础制造装备,是汽车、航空、航天、工具、电子等行业的重要关键产业。数控机床的水平是衡量一个国家工业现代化程度的重要指标,它在国防建设中更是具有重要的战略意义的重要支柱。近年来,中国已开始实施“2025 年中国制造业战略”,智能制造、工业装备自动化、信息化进入新的发展时代。随着工业机器人的快速发展和应用,数控机床的自动化和信息化智能化已成为数控机床行业的新发展方向,它的出现进一步提升了工业自动化水平。

  • 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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

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