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传感器在现在军事中的运用

技术是当今世界令人瞩目的高新技术之一。为了增强人们对传感器及其技术的重要性的认知,阐述了军用传感器在武器装备中的作用、地位与国内外发展趋势,论述了高技术战争需要新型传感器,高技术武器装备发展对传感器技术的更高的要求,提出了传感器发展思路、发展重点发展措施与建议。

  • 2023-12-07
  • 阅读1331

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
  • 阅读1314
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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
  • 阅读1290
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  • 6页
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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
  • 阅读1289
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  • 13页
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数据驱动的机器学习在电化学储能材料研究中的应用_施思齐

储能电池的关键是材料。继实验观测、理论研究和计算模拟之后,数据驱动的机器学习具有快速捕捉材料成分-结构-工艺-性能间复杂构效关系的优势,有望为电化学储能材料的研发提供新的范式

  • 2023-02-03
  • 阅读1271
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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
  • 阅读1263

三大关键技术决定人工智能未来

机器理解语言的技术、知识挖掘技术、对人的建模技术这三大技术再经过一段时间的发展后,对破解图灵测试是有可能的.

  • 2024-01-09
  • 阅读1260

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
  • 阅读1240
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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