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基于数字孪生的车间可视化系统设计与实现 - hanspub.org

近年来,国内制造业向着智能化、可视化的方向快速发展,但普遍存在的包括数控设备间交互困难、现场设备的监测成本高、数据可视化程度低等问题并未得到有效解决。本文针对以上问题,提出了更为合理的解决方案,该系统通过数字孪生技术对真实物理设备及生产现场进行数字化建模,通过OPC统一架构进行数据采集,生产数据经过采集网关、通过MES系统处理,作为数据驱动模型的数据源,通过数据驱动引擎驱动数字孪生体,完成真实设备与孪生模型之间的同步,将数字化生产状况同步至平台实现可视化。通过生产测试,实践并验证了该系统在设备监控和生产可视化方面的优势。为企业生产车间的智能化、可视化做出了贡献。

  • 2024-01-03
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全生命周期评价在污水处理中的研究与应用

污 水 处 理 在 改 善 水 环 境 的 同 时 也 会 因 污 染 物 排 放 及 能 源 、资源投入而产生其他负面 环境影响。全生命周期评价(L C A )作为一种可以全面评估污水处理总环境影响及其影响减量方法 的 工 具 在 国 内 外 已 得 到 相 当 应 用 。

  • 2024-05-10
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工业互联网需要坚持守正创新

本文总结提炼了工业互联网发展的基本原则,1、市场是检验价值的唯一标准;2、工业互联网发展宜"慢"不宜"快";3、发展的核心是好产品和好的商业模式;4、不要陷入到传统工业软件项目交付的陷阱里;5、要承认工业的复杂性。

  • 2022-08-15
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基于AdaBoost与改进CNN的驾驶员愤怒情绪识别_于祥阁

针对驾驶员愤怒驾驶引发的道路交通安全问题,提出一种基于 AdaBoost与改进卷积神经网络(convolutionalneuralnet-works,CNN)的驾驶员愤怒情绪识别模型。

  • 2023-02-03
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放管服视角下“互联网+政务...”促进数字经济发展路径研究_徐晓林

“互联网+政务服务”是政府主动适应数字经济的治理创新,是全面落实放管服改革的抓手。为探究“互联网+政务服务”如何从提升政府治理效能,向外拓展到促进数字经济健康有序发展,从放管服理论出发研究“互联网+政务服务”对数字经济的影响,并引入政府数据开放、营商环境及信息基础设施作为中介变量,以中国31个省级行政区为研究对象展开实证分析。研究发现:“互联网+政务服务”显著促进数字经济发展,且政府数据开放、营商环境及信息基础设施在其中具有完全中介作用。因此,制定数字经济发展策略时,要重视利用“互联网+政务服务”来加强政府经济职能的发挥,还要加强政府数据开放、优化营商环境以及加快布局数字经济信息基础设施。

  • 2022-11-07
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【大咖对话】Web3.0与数字经济

2016年,高红冰院长曾经说过一句话让我印象深刻:“一个钢筋水泥为标志的银行信用大厦,正在被一个以数据为土壤的区块链信用所取代。” 周子衡《账户——新经济与新金融之路》一书中提到,在互联网之前,经济围绕着企业账户来运转,银行是为企业服务的,没有多少个人业务;如今,网络经济都围绕着个人账户进行,信用的产生也围绕着个人账户展开。数据显示,2021年网络账户交易额超过百万亿规模。经济社会因此发生了本质变迁,从小数据世界进入了大数据世界。 正如高院长那句话所说的,从传统经济到网络经济,核心就是信用产生模式的迁移,从原子化的大楼和大企业,转移到比特化的数据和个人,计算信用不断涌现,凸显了数据和数字账户的重要性。

  • 2022-08-15
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先进制造技术综述

本文通过大量列举典型的先进制造工艺和先进的治理系统来介绍先进制造技术的进展现状及特点,其中包括典型的先进制造工艺有: 绿色制造技术、超高速加工技术、超周密加工技术以及特种加工技术; 典型的先进治理系统有: 敏捷制造、精益制造以及智能制造等先进制造技术。文中分析了以上各种先进技术的加工原理、技术特点、关键技术以及该技术的应用范围。最后.阐述了本人对先进制造技术进展与创新历程的理解和观点。

  • 2024-01-09
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面向5G通信网的D2D技术综述

探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设 备发现、资源分配、缓存技术、D2D.MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据腔 制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏川、基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D 技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之 相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

  • 2021-06-28
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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