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基于机器视觉的突跳式温控器缺陷检测系统

随着“中国制造 2025”的提出,智能制造成为我国工业领域的发展趋势,作为智能制造领域的产品缺陷检测技术也得到快速发展,由简单的人工检测转变成先进的机器视觉检测,生产效率和产品质量不断提高,研究机器视觉检测技术对于工业自动化检测具有十分重要的理论意义和实用价值。本课题以突跳式温控器为研究对象,根据温控器实际检测要求,进行温控器产品缺陷检测系统设计,深入研究图像处理和机器学习的相关算法,实现了温控器缺陷的自动化检测,检测结果满足实际检测需求。本课题检测温控器缺陷类型主要包括不同型号产品混装、管脚和绝缘纸的尺寸、绝缘纸平行度以及触点深度不达标。

  • 2021-06-30
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互联网转型后的A公司经营绩效研究

随着《中国制造 2025》的提出和大数据、互联网、云计算等技术发展的愈发成熟,家电行业向智能制造变革已是大势所趋。与此同时,人们的生活水平不断提升,消费理念也发生了改变,对产品的追求由物美价廉转变为高端智能,使得劣质低廉的产品逐步被市场淘汰。在此压力下,传统家电企业为保证不被市场淘汰,适应当前互联网时代的变化,势必要加快速度由传统制造模式向互联网转型。2015 年,作为传统家电企业的 A 公司适时调整企业定位,提出“互联网+全冷链”的战略,明确了从提供单一的制冷产品到提供智慧冷链整体解决方案的转型目标。随后,A 公司着力建设智慧冷链、智能生产工厂、智慧家电的“三智”工程和智能营销平台,满足用户全方位的需求,推动公司产品与营销双方面的智能转型。 A 公司转型后效果怎样,是否为其经营业绩带来了好的转变,以及 A 公司互联网转型后还存在哪些问题仍值得思考。

  • 2021-07-01
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物联网服务动态评价选择方法研究

于物联网w0T面向服务s0A的软件架构成中基于服务质量Q0s选择最优服务的问题,给出了反馈 控制的QoS属性向量动态更新过程和服务动态评价选择方法.基于w胡设备资源受限的特点,通过指数加权平均和 以并发引用服务的客户端个数为价格因素的随机指数标记砒M方式估计服务时间,在系统在线概率中加入服务相邻 状态检测实现服务可用性的估计,基于偏好权值和Q0s属性向量通过咖嘲s过程选择最优服务.Ns-3.13的模拟实验 结果表明基于Qos属性向量动态更新选择最优服务的准确性明显优于简单Qos属性向量.

  • 2021-06-26
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_智慧_城市主义_思想内涵、现实批判及其转型启示

要】作为关于智慧城市及其发展所构建的新的话语体系,智慧城市主义旨在理解、批判与反思当下智慧城市发展的理念、目标、主体、方法、受众及结果等内容。虽然近十年智慧城市主义的思潮得到西方学术界的广泛关注,但我国城市研究对智慧城市主义的基本内涵、发展特征、发展困境及转型诉求都鲜有探讨。为此,综述介绍西方学界对智慧城市主义的最新研究成果,并发现:1)当前以技术为导向、政府一企业型治理结构主导了智慧城市的发展,且产生了诸如城市治理公司化、技术官治理方法、社会控制及对社会民居参与及需求的漠视等问题;2)转型智慧城市强调应该将“城市作为一种社会关系”纳入到智慧城市政策制定和实施过程中,倡导应用导向的智慧城市治理结构,促进智能技术设计、开发、实施与应用的社会构建过程,以及重视场景要素对治理结构、技术功能及解决方案的决定影响。基于此,提出我国未来智慧城市发展的建议。

  • 2021-06-22
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论坛一网络空间安全.3.万科.周志坚

企业信息安全建设过程中的“10万个为什么”,为什么受伤的总是我 以客户为中心:因为有你,所以安全 安全运营的是什么:人员+信息资产+风险体检表的一体化运营,提升企业安全成熟度 如何运营:成人达己,合伙共赢,团结一切可以团结的力量 科技赋能安全:信息安全体系能力通过平台固化,安全风险可视化和数字化,安全能力服务化,并逐步向业务安全发展,安全行业的“ERP”将会加速发展,这也是以科技能力服务好客户的需要 业务视角的适度超前:在满足人们美好生活需求的驱动下,办公和生活的智能化,各类场景设备物联将是大势所趋,安全如何应对?

  • 2021-06-22
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物联网体系结构与实现方法的比较研究

物联网体系结构与实现方法的比较研究

  • 2021-06-17
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物联网环境下电力数据安全分级算法的研究_赵明

电力公司采用物联网技术可以便捷地采集大量的电力数据,提高电网的安全性。针对电力管理数据安全分级的现状,提出了混合特征分级算法,用于电力数据的安全分级,基于词频参数的改进特征项降维方法,降低文本的噪声,并结合优化的支持向量机模型,提高分类算法的准确率,实现电力数据的自动化和智能化安全定级。对比实验结果表明,提出的算法对比经典的数据分类算法,准确率在80%以上,极大地提高了分类的准确率。

  • 2021-06-22
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大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析_郭拴岐

为了有效避免网络拥堵,文中提出基于大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析方法,准确预测网络流量数据。首先利用经验模态分解处理网络流量数据,获取模式函数分量,分析网络流量的短相关性,然后通过确定数据平稳性、计算平稳时间网络流量序列的自相关系数和偏自相关系数,建立网络流量的预测模型,最后进行了网络流量的仿真实验,实验结果表明,该方法可以描述网络流量的变化特点,获得高精度的网络流量预测结果,预测结果均方误差低于5%。

  • 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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