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大型飞机部件数字化对接装配技术研究

为克服大型飞机部件对接装配的困难,提出了一种集成多项先进数字化技术的柔性装配技术体系。 分析并阐述了该体系概念和结构组成,建立了用于部段对接装配的柔性装配工作站原型。归纳和阐述了四项主要 支撑技术。其中,装配过程仿真技术是以数字样机为基础的,并说明了其在飞机部段对接中的应用特点和存在的 难点。提出了数字化标准工装新概念,纠正了传统实体标工的缺点。对机械随动定位装置的样式、功能及其两类 控制软件进行了说明。最后,说明了激光跟踪测量技术在对接装配中的作用、原理和测量方法。

  • 2021-06-28
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基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统研究

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统研究

  • 2021-06-28
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数字化保护装置时钟同步的实现

系统地分析了IEC 61850数字化变电站对时系统结构的主要特点和时钟误差的主要来源,提出了一种通用的时钟同步 软件设计方案。该方案采用一元二次回归方程和捕捉时钟差值回填晶振计数的方法,修正外部时钟源和保护装置晶振造成的 时钟误差。基于上述软件设计方案,提出了一种通用的硬件设计,能够满足各种对时网络的需求。通过工程应用例子和各种 对时方式的误差测试结果,证明了本软硬件对时方案适用于数字化保护装置和其他需要高精度时钟同步的应用场合.

  • 2021-06-28
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数字化红外焦平面技术

数字化红外焦平面技术是从探测器起所有信号处理都在数字域完成的红外热成像技术,是目 前国际上最先进的新一代红外焦平面技术。通过将模拟-数字转换器(ADC)集成到读出电路中实现 数字读出,配合数字传输和数字图像处理形成数字化红外焦平面技术。通过中波 640×512 数字化红 外焦平面探测器读出电路、成像组件以及数字化红外焦平面热像仪的设计和测试,表明数字化红外 焦平面技术具有接口简单、高抗干扰、高通道隔离度、低读出噪声、高传输带宽、高线性度、高稳 定性等特点,是红外热成像系统的技术发展趋势。

  • 2021-06-28
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基于Android的智能家居系统的研究

基于Android的智能家居系统的研究,研究体系

  • 2021-06-28
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基于Android的智能家居APP的设计与实现

基于Android的智能家居APP的设计与实现

  • 2021-06-28
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基于WiFi与Android的智能家居监控系统设计

基于WiFi与Android的智能家居监控系统设计

  • 2021-06-28
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基于MBD技术的复杂测井仪器数字化设计、加工与检测一体化研究

测井仪器长期采用“2D工程图+3D模型”的传统设计、制造与检测模式,工作效率与加工精度较低, 无法满足日益提升的高精度和高效加工需求。以中海油服地层测试器EFDT基体为例,开展了基于模型定义 (MBD)的复杂测井仪器基体数字化设计、仿真、加工和检测一体化技术研究。首先针对测井仪器基体结构及加 工特点,借助NX软件平台建立了基于MBD的基体全三维数字化模型;然后开展基于MBD的车铣复合加工工 艺和数控编程技术研究和实践,有效地提高了加工效率和质量;最后采用基于MBD和特征的三坐标测量技术, 实现了复杂测井仪器基体的数字化设计仿真加工测量一体化。应用效果表明,该技术可显著缩短复杂测井仪 器产品研制周期,提高产品质量和生产效率。该技术改变了传统工作模式,为全面实现数字化车间的无纸化生 产和工厂数字化建设打下了坚实基础,也必将推动测井领域数字化设计制造模式的变革。

  • 2021-06-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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霸权委屈还是特权滥用——美国外部失衡的根源及其影响

美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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