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工业互联网平台《建设及推广指南》和《评价方法》印发

工业互联网平台《建设及推广指南》和《评价方法》印发

  • 2021-09-23
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数据驱动的传动旋转部件智能故障诊断方法研究

数据驱动的传动旋转部件智能故障诊断方法研究

  • 2022-05-13
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注入-超声法制备苍艾挥发油醇质体的工艺研究

目的优化苍艾挥发油醇质体的制备工艺。方法采用注入一超声法制备苍艾挥发油醇质体。以乙醇体积分数、大豆卵磷脂质量分数和乳化温度为考察因素,以粒径、包封率和z e【a电位为评价指标,利用正交实验设计原理筛选苍艾挥发油醇质体的优选处方。结果 筛选得到的优选处方为苍艾挥发油质量分数为1嘶,乙醇体积分数为30%,大豆卵磷脂质量分数为1.8%,乳化温度为40℃,通过该处方制备得到的苍艾挥发油醇质体的平均粒径为(78.64±1.05)nm,平均包封率为82.23%±1.16%,zeta电位为45.36 mV,外观为乳白色半透明液体,透射电镜下可见类圆形泡状。结论通过该方法制备得到的苍艾挥发油醇质体粒径适宜、包封率较高、稳定性良好,可用于外用制剂的研究。

  • 2021-04-26
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伪随机动态测试信号建模与智能电能表动态误差测试方法

伪随机动态测试信号建模与智能电能表动态误差测试方法

  • 2022-05-10
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工业仪表自动化控制技术发展的新趋势研究

工业仪表自动化控制技术发展的新趋势研究

  • 2021-09-22
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基于力反馈的机器人磨抛去除控制研究

随着科学和技术的不断发展,以工业机器人为标志的智z日‘匕t-.制造在各行业的应用越来越广泛。为提高产品加工精度及减少人力成本,关键工艺环节逐步由工业机器人代替工人操作。与工业机器人相比,传统手工加工重复性差、加工效率低,且工人经验水平、情绪等对加工质量都会产生一定影响,难以保证工件加工的一致性,而工业机器人磨抛能够保证较高的加工精度和表面质量,实现高效率、高质量磨抛。在工业机器人磨抛加工过程中,机器人对磨抛接触力的感知和控制能力影响着加工过程中接触力的稳定性,稳定的磨抛接触力往往决定着磨抛后工件的加工精度和表面质量,因此,磨抛接触力的控制十分重要,合理的力控制技术是实现恒力磨抛的关键。本课题以喉道调节片热障陶瓷涂层定量去除为研究对象,主要工作包括机器人磨抛系统平台的搭建,磨抛系统数学模型的建立,模糊自适应PID控制技术的研究,最后进行了基于力测量、力反馈及力控制的机器人磨抛定量去除实验,验证了模糊自适应PID控制技术的可行性及有效性。本课题的主要研究内容包括以下几点

  • 2021-07-01
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面向绿色基础设施的城市信息学_纽约市行道树数据收集、分析与公众科学的综合研究

越来越多的时空数据使得对复杂的城市系统进行细致深入的调查研究成为可能。尽管已有对城市环境中人居活动的时空特征的充分调查研究,但城市景观的时空复杂性仍未得到充分探索。介绍了纽约市行道树普查项目的起因、经过和其产生的影响。包括数据收集、整合和分析的方法,以及公众科学将城市管理与社区参与联系起来的多种途径。针对当前技术存在的局限,提出一种人工主导、计算机执行的,可应用于城市林业数据收集和信息管理的集成方法。并借鉴美国纽约及其他城市的相关经验,对当前中国城市林业的发展状况进行了研究。这种人机结合的数据采集方法,对实现城市中自然、科技和人的紧密联系具有重要意义和价值。

  • 2021-04-25
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基于XGBoost算法的智能电网信息攻击识别模型_邬蓉蓉

智能电网在遭受信息攻击后,如何根据量测数据的变化规律,准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段,提出一种基于Extreme Gradient Boosting (XGBoost)算法的智能电网信息攻击识别模型。基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法,对量测数据进行平衡处理,解决攻击事件样本的不平衡问题。提出最大相关-最小冗余(MRMR)特征选择方法,提取信息攻击事件最优表征特征子集,降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。设计XGBoost分类器,对3种攻击状态和正常状态进行分类识别,采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证,所提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度,且具有较好的泛化性。

  • 2021-04-20
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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