基于稳态子空间分析的铣削刀具状态监测方法研究

数控铣床作为使用最为广泛的设备之一，其智能化程度直接影响到智能制造的实施。刀具作为铣床实施铣削操作的最终端部件，是铣削加工成功的关键因素，也是最易损伤和浪费最严重的部件，对其进行及时有效的状态识别与监测非常重要。本文研究铣床加工过程中刀具的状态监测技术，为铣削刀具状态评估以及维护决策提供有效的信息参考。

2021-07-01
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钛合金机匣冒口切割磨削试验研究

钛合金具有比强度高、耐高温、耐腐蚀等特点，已广泛应用于航空航天、舰船、能源等领域，其中铸钛件应用比例占 90%以上。针对机匣冒口的去除目前主要采用火焰切割、铣削、磨削三道工序，存在污染严重、工序复杂、加工效率低、表面质量差等问题，为了解决以上难题，本文采用三种不同参数的树脂 CBN 薄片砂轮在加工中心上对切割磨削钛合金试验展开研究，主要研究内容如下

2021-07-01
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基于Wi-Fi的气缸无线传输网络系统的设计

二十一世纪以来，无线技术的迅猛发展不仅改变了人们的生活，也推动了工业自动化技术发生革命性的变化。随着智能制造在气动领域的应用，气动系统对高速无线化的需求与日俱增。Wi-Fi 作为目前最广泛使用的短距离高速无线传输解决方案，开始逐步进入工业气动领域。气动现场对数据传输实时性有严格的技术指标，包括实时性要求方面的高通信速率和低通信时延，因此针对气动控制需求研究并设计一套基于高速无线通信技术的气动传输网络系统是极为必要的。

2021-06-29
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跨平台物联网应用间物理交互发现与风险分析

近几年，物联网迅速发展，大规模应用于智能制造、智能家居、智慧医疗等行业，给用户生活带来了极大的便利，但也引入了很多物联网环境下特有的安全隐患，对用户家庭安全构成了严重威胁，因此我们需要对物联网安全进行深入的研究。本文发现在物联网环境下应用间物理交互问题会给用户家庭带来安全危害，而且第三方规则平台的大量应用，更加加剧了应用间物理交互的形成。

2021-06-30
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基于大数据K-means聚类算法的在线学习行为路径的研究

针对现代学生信息化管理水平比较低的问题，提出了基于大数据 K-means 聚类算法的在线学习行为路径设计。首先，对大数据 K-means 聚类算法进行分析，创建学生在线学习行为模型和行为分析平台。另外，将学生的学习行为作为基础，将其作为大数据来源，实现预测分析与实例验证。通过结果表示，此模型预测结果和实际情况相互吻合，平均预测误差在 5%以下，对使用方法的有效性进行验证，以学生学习行为特点对行为规律进行分析，指导学生学习行为朝着全面健康发展。

2021-06-23
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从BSRC看互联网企业安全漏洞及威胁趋势.欧阳强斌

互联网企业漏洞分布漏洞趋势趋势分析未来的关注点互联网企业漏洞分布逻辑漏洞（业务强相关性漏洞）越权（未授权访问）信息泄露

2021-06-22
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Xen基础架构安全性分析

Xen 是一个基于Hypervisor 和虚拟化的开源虚拟机监视器，由剑桥大学的lan Pratt 教授领导发起 Xen Hypervisor，运行在硬件层之上的“元”操作系统，用于协调硬件资源（CPU、内存）、各虚拟机之间进行环境隔离； Domain 0，一个运行上Hyerpvisro上修改过Linux Kernel的独特虚拟机，控制硬件IO资源，与Domain U交互。 Domain U 运行在Hypervisor上的虚拟机，分为PV和HVM

2021-06-24
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基于工业物联网的污水泵站自动化系统改造_朱万浩

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下位机采用STM32控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成；通过工业以太网,控制器把现场监控数据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。改造后试运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

2021-06-22
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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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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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