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RMT(中国)公司竞争战略研究

21 世纪以来,在以工业 4.0 为代表的新工业模式驱动下,各国生产企业纷纷主动或被动的进行转型。RMT(中国)公司的目标市场客户开始向智能制造转变,围绕智慧工厂供应链、生产管控、资产全生命周期这三条主线,相应的需求模式和流程都在重塑,从简单的产品采购应用,逐步提升为解决方案的综合服务需求。这一变革,为基础测量,专业软件,收费服务和全面解决方案领域带来了巨大的发展机会。受此影响,自动化行业内领先的跨国企业纷纷向智慧工厂整体方案服务商转型,抢夺中高端市场;国内品牌也通过低成本战略,用简单集成方案形成市场冲击。自动化行业内呈现出转型期的混乱竞争状态。可靠的产品,完善的服务,灵活的方案,专业的人员和资源整合能力成为行业内企业的关键成功因素。

  • 2021-07-01
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基于深度学习的移动机器人视觉感知算法研究

中国是全球制造业大国,但不是制造业强国,目前我国的众多产业生产效率及生产过程自动化程度还很低,因此众多产业急需转型升级,而机器人是实现智能制造的关键。随着“中国制造 2025”和“工业 4.0”的提出,中国机器人也迎来了发展的黄金时期,大量资本流入机器人研发,工业机器人得到了迅猛的发展。另外近几年随着网购业务的高速发展,网购物品的快捷运达已成为提升客户购物体验的关键,利用移动机器人实现货物的自动快速搬运不 仅能节约大量的人力成本,同时也能提高物品搬运的速度和安全性,而视觉系统的加入可大幅提升机器人的灵活性和抓取物品的精度。

  • 2021-07-01
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机床电控大数据压缩感知降噪及异常快速标记技术研究

在智能制造发展如火如荼的当下,充分把信息技术领域的优秀成果带入制造业意 义重大。对于机床加工中产生的大量工业数据,对一般数据的传输、处理技术难以 发挥,需要针对数据的来源特性,同时结合数据采集、换算、调控等实际应用特点, 进行针对性处理,数控加工中的指令域数据的提出为解决数控加工数据同实际加工 情况进行分析作了良好铺垫,电控数据中的电流、电功率信号数据能反映机床的各 项状态,从各轴伺服电机上采集到的电流、电功率数据是本文研究的重点。

  • 2021-07-01
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大数据应用促进大数据产业落地

首先对大数据做简要诠释;其次重点阐述大数据在国内外各个领域的应用现状,以此来对大数据产业的 发展、社会定位以及价值实现途径进行探索;最后分析我国大数据产业发展当中存在的主要问题并给出相关 建议。

  • 2021-06-23
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基于多目标的管道物联网无线路由算法_刘苗

在恶劣的环境下传感器节点能量限制一直是制约油气管道物联网性能的关键因素。网络端对端延时决定了油气管道物联网对于管道安全事故的反应时间。为此,针对油气管道物联网能量限制和端对端延时问题提出基于多目标优化的管道物联网无线路由算法,通过将节点剩余能量以及节点到汇聚节点之间的距离作为机会路由中选择候选转发节点的指标,实现了物联网中能量的均衡,通过减少数据传输跳数,达到减少网络端对端延时的目的。仿真结果表明,与经典机会路由算法相比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时改善网络性能,不仅能使网络获得较长的使用周期,还能减少油气管道物联网对安全事故的反应时间。

  • 2021-06-23
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大数据背景下特色数字资源生命周期与长期保存模式研究_江闪闪

大数据时代已经到来,根据特色数字资源特征建立规范化长期保存标准与模式,对于促进特色资源共享、传播具有重要意义。文章在生命周期基础理论基础上,结合国内外对数字资源长期保存研究和现有特色资源保存现状,以生命周期流程为视角,构建了特色数字资源长期保存理论模型,并以少林武术资源为个案进行实践论证。通过构建特色数字资源长期保存模型,丰富特色数字资源长期保存理论体系,为高校图书馆及相关机构开展特色资源建设研究提供参考与借鉴。

  • 2021-06-23
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政府大数据共享交换情境下的大数据治理路径研究

文章采用双案例研究,选取云上贵州公司及块数据公司展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通 过访谈、文件、资料收集多源数据。案例分析基于大数据汇聚、融合、应用三个阶段展开,围绕治理主体、治理客 体、治理工具展开分析。研究发现:省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径,统筹规划及 实践应用构成两类路径的根本区别。这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究,对我国开展大数据治理实 践具有参考借鉴意义

  • 2021-06-23
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应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台_刘丽

为提升电力负荷预测能力和电网业务需求信息处理效果,设计应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台。以大数据平台为基础,通过传输机制完成电网业务需求在平台内横向集成以及管理层面的纵向贯通;平台工作层的典型业务分析模块负责各类业务需求数据的综合查找、汇总分析、重点工程的走廊展示等相关信息分析;规划信息管理模块通过电网业务功能管理和规划指标管理,完成电网基本情况、电网建设情况、用电情况等内容存储以及电网业务需求分析。实验结果显示,所设计平台的电力负荷预测能力强、信息覆盖度高、信息处理效果好。

  • 2021-06-21
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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