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压铸车间智能制造系统关键技术的研究与系统开发

随着全球经济的快速发展,制造型企业市场环境迎来了一场根本性的变革,市场环境的特征从生产驱动转变为客户驱动,促使企业的生产模式转变为少批量多品种生产,这大大增加了企业车闯生产管理的难度。与此同时,全球科学技术和信息技术也在不断地提升,并且随着工业4.0和国家2025计划的相继提出,智能制造逐渐成为了中国制造业管理改善的新手段。某公司作为一家坐具制造公司和国家级高新技术企业,面对着市场环境的变化和制造管理的需求,在智能制造系统带来的管理新机遇下,制定了研究开发公司智能制造系统的战略目标和发展策略。由于压铸车间的自动化和标准化程度较高,研究开发压铸车间智能制造系统是实现公司整体智能制造系统的第一步。

  • 2021-06-29
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不平行的空间_用户生成内容大数据质量探析

UGC 大数据中有许多前互联网时代难以获取甚至无法获取的资料,并且避免了通过传统方法获取数据的诸多缺陷,因而被作为一种新的资源运用于社会科学研究。开展这类研究,UGC 大数据的质量是必须首先考虑的问题。本文从信息生产特点、信息传播过程、信息检测识别技术等多个角度,对 UGC 大数据质量存在的问题及其形成原因进行探析。研究发现:UGC 大数据存在自身特有的缺陷,网络信息空间并不能完美地映射社会现实空间;将 UGC 大数据运用于社会科学研究,难以保证数据的真实性、自然性和准确性。因此,具体研究需要对数据质量进行预判和检验,并采用与传统研究方法相结合等策略来应对。

  • 2021-06-21
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基于施工质量智能分析的RC...合质量-进度多目标优化研究

基于施工质量智能分析的RC...合质量-进度多目标优化研究

  • 2022-05-06
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  • 179页
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智能制造在工业制造生产中应用分析

智能制造在工业制造生产中应用分析

  • 2021-09-13
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  • 2页
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建筑能源系统物联网架构与实现技术研究

本文采用适于 iBES 开发的数据库管理系统和 相关开发软件,为 iBES 的工程应用开发了不可缺少的网络数据库。无论现有 的建筑能耗监测平台建设还是 iBES 技术的实际应用,都缺乏系统化的工程实 施技术规程。本文在大量的建筑能耗监测系统及平台建设工程实践的基础上, 研究了建筑能耗监测平台的数据中心设计方法,研究了 iBES 感知层子系统调 研、设计、施工与调试技术方法,分析了建筑用电能耗传感器布点设计原则和 可靠性保证方法。介绍了单体建筑和建筑群项目 iBES 工程应用案例。然后, 总结了本文的主要研究成果和创新点,指出了本文的不足和建筑能源系统物联 网的研究发展方向

  • 2021-06-24
  • 阅读299
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  • 173页
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旅游企业员工人工智能焦虑对知识共享的作用机制——基于技术接受模型

:从技术接受模型理论视角探索旅游相关企业员工人工智能焦虑(简称“Al焦虑”)对知识共享的影响过程与作用机 制,并采用AMOS23.O和SPSS22.O统计分析软件对394名样本数据进行结构方程模型和层次回归分析。结果发现:①员工AI 焦虑显著负向影响员工人工智能技术接受意愿。②员工AI焦虑显著正向影响员工知识共享行为。③人工智能技术接受意愿 显著正向影响员工知识共享行为。④主观规范、感知有用性和感知易用性在员工Al焦虑、人工智能技术接受意愿和知识共享 中介模型中起显著调节作用

  • 2021-06-22
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基于物联网技术的新一代居民侧智能断路器研究

技术发展带动了居民侧微型断路器的智能升级,新一代居民智能断路器具备电气安全关键指标的实时监测功能。利用物联网技术,居民用户可通过手机或智慧大屏(如电视)获取家庭实时用电信息及报警信息,确保家庭用电安全,、该文主要介绍了新一代微型断路器的主要功能及设计方案,介绍了漏电流监测及保护技术、故障电弧技术、电参量测量计量技术、温度采集技术、电机防堵转技术以及其他保护功能。

  • 2021-04-26
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健康医疗大数据标签体系构建方法研究

界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上,以国家全民健康保障信息平台为应用场景,分析了 健康医疗大数据用户的类别及其信息需求,提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的 设计方法,以及标签命名和取值的标准化原则,搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构,研究结果 能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。建立健康医疗大数据标签体系,不仅能够提升用户 利用数据资源的效率,而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用,支持科学管理与循证决策。

  • 2021-06-22
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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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