随着人工智能技术的发展，游戏中的人工智能技术也在不断的发展。优秀的游戏 人工智能在游戏世界中能表现出类似于人类智能的表现，能为玩家带来更多的挑战和 乐趣。由于游戏人工智能又不同于传统意义上的人工智能，因此在实际应用中，游戏 人工智能应用的技术侧重点会有不同。游戏人工智能所用到的技术包括感知方面、决 策方面、行动方面等
4．0将工业制造流程以及产品质量优化从以前依照经验和观察进行判断转变为以事实为基础，通过分析数据 进而挖掘潜在价值的完整智能系统．人工智能技术的快速发展在工业4．0的实现中扮演着关键的角色．然而，传统的人工智 能技术通常着眼于日常生活、社会交流和金融场景，而非解泱工业界实际所遇到的问题．相比而言，工业人工智能技术基于 工业领域的具体问题，利用智能系统提升生产效率、系统可靠性并优化生产过程，更加适合解决特定的工业问题同时帮助从 业人员发现隐性问题，并让工业设备有自主能力来实现弹性生产并最终创造更大价值．本文首先介绍工业人工智能的相关 概念．并通过实际的工业应用案例如元件级的滚珠丝杠、设备级的带锯加工机与机器群等不同层次的问题来展示工业人工 智能架构的可行性与应用前景．
介绍了中国数字化制造的发展水平与前景，阐述了工业4．0中的核心观念，以及大飞机数字化转型的实施路径。目前全 球各工业强国都将目光投向了新一代智能制造，数字化转型作为智能制造的基础，逐渐成为大多数企业的战略核心。飞机制 造业也正在通过数字化转型培育新的制造业生态，实现高速度、高质量、低成本发展。中国大飞机正按照数字化、网络化、智 能化三步走实施智能制造建设，同时将5G技术与飞机的智能制造相结合。本文对大飞机基于数字化转型智能制造的实施路 线进行了系统的阐释。
智能制造背景下职业教育面临复杂多变的市场需求与学生能力结构的矛盾将更突出、学 生职业发展诉求对职业教育模式提出更高的要求两方面挑战。对此，职业教育培养模式需要从供 给侧进行三大转变：从以就业为导向转向以人为本的职业生涯发展导向，从以技能教学为核心转向 以创新能力培养为核心，从面授教学方式转向人机协同的数字化学习方式。构建以职业适应性为 导向的职业院校智能制造人才培养模式，包括确立以人为本、以职业适应性为导向的人才培养理 念，突出智能制造特征、以培养创新能力为核心的教学模式，构建开放式学习平台、以数字化情景方 式强化创新能力。
从数字孪生的内涵出发,详细阐述了数字孪生的关键技术,主要包括：建模、仿真、虚拟现实、数据采 集与传输和高性能计算能力等；介绍了数字孪生技术的实现流程,以及在工业生产、智能工厂和航空发动机智能生 产线等智能制造领域中的应用；概述了数字孪生技术在智能制造领域的研究进展,简要总结了其在发展中遇到的 一些问题,并对其发展趋势作了展望。
人工智能与人类社会是一种和谐共生关系，人工智能赋能经济的发展。在智能制造 中，人工智能技术提供了极大的助力，在基础、算法、运维、制造四个层面帮助打造智能制 造系统框架，并带来了丰富的产品形态。同时人工智能的发展也存在安全风险，在物理层、 算法层、应用层存在不同的安全缺陷，其安全类型以数据安全和算法安全为主要类型，为应 对人工智能的安全风险，应当从算法可解释性、隐私保护、公平建模、可信验证、主动防御、 伦理法律、系统伦理等七个方面加强应对。
数据赋能智能制造具有经济、理论、实践和技术等方面的内在动因。大数据驱动下的智能制造呈 现出协同化、社会化、主动化、融合化、智慧化等重要特征。促进大数据赋能智能制造的对策包括：积极实施制 造大数据战略、加强对制造大数据的管理、广泛开展制造大数据服务、注重培养大数据科学家、不断推动大数据 实践创新等。
本文通过对航空发动机推进智能制造技术的背景分析，重点阐述了企业开展智能制造技术研究 及应用的必要性及可行性，解析了智能制造技术研究的主要工作内容、关键技术以及主要技术途径， 对未来企业开展智能制造研究与航空发动机产品研制的融合提出了借鉴。
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
