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基于BIA的人体健康监测与智能评价系统研究

基于BIA的人体健康监测与智能评价系统研究

  • 2022-05-06
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多源信号张量空间的旋转机械智能故障诊断方法研究

多源信号张量空间的旋转机械智能故障诊断方法研究

  • 2022-05-10
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智能电网邻域网无线通信技术研究

智能电网邻域网无线通信技术研究成果介绍。

  • 2022-05-12
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面向电子商务的智能搜索引擎技术研究

面向电子商务的智能搜索引擎技术研究

  • 2021-09-13
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基于可变阈值序列的锡膏印刷钢网清洗决策方法研究

锡膏印刷是 SMT (Surface Mount Technology,表面贴装)生产线关键工序之一。在锡膏印刷过程中,钢网常常会随线路板(Printing Circuit Board,PCB)印刷数量增多而污染加剧,钢网清洗是保证锡膏印刷品质的必要措施。但频繁的清洗不仅会造成印刷机清洗机构过度使用,降低钢网使用寿命,同时还会造成清洗资源的浪费。在自动化程度很高的 SMT 生产线中,由于印刷机处于 SMT 生产线最上游,频繁的清洗还可能造成生产线运行时断时续,严重影响生产线的效率。因此,非常有必要对印刷机钢网清洗进行合理控制。论文结合国家智能制造专项“移动终端主板智能制造新模式”课题,以锡膏印刷机印刷过程性能退化研究为切入点,用钢网印刷能力指数来描述钢网性能退化过程,建立基于阈值序列的钢网清洗动态决策模型,对 SMT 生产线锡膏印刷钢网清洗决策问题进行研究,旨在为钢网印刷过程清洗控制提供一种更加合理有效的决策方法。

  • 2021-07-01
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工业机器人谐波减速器磨损失效机理研究

随着中国制造2025和工业4.0时代来临,面对汽车、机械、电子、国防军工等领域对于工业机器人庞大的应用需求,重庆市亟需突破机器人精密减速器等关键零部件的技术瓶颈,振兴本土机器人企业发展。针对复杂工况下工业机器人谐波减速器长时间运行导致精度逐渐衰退等问题,本文首先确定某六自由度工业机器人J6关节配备的谐波减速器结构设计参数,并建立三维有限元仿真模型,然后根据谐波减速器的输入转速、负载、润滑等方式,推导出不同工况润滑方式下谐波减速器主要摩擦接触副间磨损失效模型,同时得到工况负载下谐波减速器中薄壁轴承关于柔性套圈失效的疲劳磨损寿命模型,最后建立谐波减速器主要接触副产生的磨损累积的精度失效模型,分析磨损对谐波传动效率、回差以及啮合传动的变化规律,探究谐波减速器的磨损导致的精度退化失效机理。针对谐波减速器主要接触副磨损累积导致谐波传动精度衰退机理的研究,对延长工业机器人的使用寿命、谐波减速器精度补偿及其设计提供重要参考,对促进重庆智能制造及其产业转型具有重要的经济价值。本文的主要研究工作如下:

  • 2021-07-01
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人才数据建设的跃升路径分析——从_数据为王_到_需求为王

数据是基础, 需求是导向, 数据建设必须对接需求, 才能发挥数据的基础支撑作用。 从“数据为王” 到“需求为 王” 体现了人类对数据建设的规律性认识, 是数据建设的跃升阶段。 在人才建设领域, 企业只有挖掘到优秀人才, 才能创造最 大效益; 人才只有找到合适岗位, 才能发挥最大潜能; 人才数据只有与用人需求精准对接, 才能岗位适配, 人尽其才。 “需求 为王” 回应了人才建设和人才数据建设的呼声, 为直接抓住用人需求, 缩短人才和用人单位之间的距离提供了方便, 揭示了人 才信息数据建设的目标, 代表着人才数据信息技术集成应用的重要方向, 也是促进人才优化配置和提升用人效益的有效途径。

  • 2021-06-24
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AI仪表在发电厂烟囱除冰电伴热装置的应用

针对温度控制的可靠性、稳定性和精度要求的烟囱除冰电伴热装置,选用字电AI智能温度控制仪表,并介绍其应用情况及相关参数设置问题。

  • 2021-06-18
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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