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半导体照明技术的发展与趋势文献报告

随着半导体照明技术的进步,对于半导体照明技术有了更高的要求。本文主要介绍了半导体照明技术的定义 概念 背景 发展 以及趋势进行了详细的报告。使得更多的人对半导体照明技术有一个系统的认知。

  • 2024-03-06
  • 阅读858

基于51单片机的双机串行通信

串行通信是单片机的一个重要应用,本次课程设计就是要利用单片机来完成一个系统,实现爽片单片机床航通信,通信的结果使用数码管进行显示,数码管采用查表方式显示,两个单片机之间采用 RS-232 进行双击通信。在通信过程中,使用通信协议进行通信。

  • 2024-04-15
  • 阅读1154

航空智能工厂的基本特征与框架体系

智能制造是以智能加工与装配为核心的,同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多个环节。智能工厂中的全部活动大致可以从产品设计、生产制造及供应链 3 个维度来描述。这些维度中,如果所有的活动均能在赛博空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证,同时在物理系统中能够实时地执行活动并与赛博空间进行深度交互,这样的工厂可称为智能工厂。

  • 2024-04-27
  • 阅读768
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  • 6页
  • pdf

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1015
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  • 13页
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理解傅里叶变换

这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的,没有之一,直接把你当做小学生来讲,通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么,还告诉你傅里叶变换能干什么。

  • 2024-03-08
  • 阅读849

深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

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  • 2024-03-08
  • 阅读891

软件定义指挥信息系统基本概念与原理

指挥信息系统未来如何建设发展是指挥控制领域关注的重点问题。首先,分析了软件定义技术的发展现状,在此基础上结合软件定义技术的思想内涵提出了软件定义指挥信息系统的基本概念,并描述了系统的基本组成和装备形态;然后,设计了系统的构建部署、运行调整以及升级演化模式;最后,阐述了系统运行的基本原理。通过探索软件定义指挥信息系统的基本概念与原理,为未来指挥信息系统的建设发展提供有益参考。

  • 2024-03-08
  • 阅读1328

屏蔽泵的工作原理与结构特点

屏蔽泵又称无填料泵,是在离心泵的基础上发展起来的,其特点是泵叶轮与电机转子连成一体,装在一个密封壳体内,不再需要填料装置,从根本上消除了泄漏的可能。

  • 2024-03-08
  • 阅读897
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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