随着“工业 4.0”、“中国制造 2025”等智能制造概念的提出，中美德日英等国先 后开始了传统制造业向智能制造的转型。机器视觉以其自动处理、速度快、信息量大 等特点，成为工业智能转型的重要技术。视觉检测一直是机器视觉应用领域中的重要 方向，它可以通过分析工件的图像来检查其是否有破裂、痕迹、污点等缺陷，以达到 产品的高效检测。视觉检测在汽车行业、医药行业、食品行业、包装行业等领域都有 着广泛的应用。
研究第五代（the 5th Generation，5G）移动通信场景下的无线信道新特征及其对5G关键使能 技术的影响是当前亟待开展的工作．文章从5G应用的主要场景和其中部分关键使能技术出发，基于国内外 相关文献调研结果，阐述了以高频段通信、大规模天线阵列和终端直接通信技术为背景的无线信道建模的主 要需求、当前进展、存在的挑战并指出未来5G信道建模理论发展的五个主要趋势，可能的研究成果将为相 关算法在5G连续广域覆盖场景、热点高容量场景、低功耗大连接场景和低时延高可靠场景下的匹配设计和 准确性能评估打下坚实的基础．
通过对当前我国医疗体系的痛点 ，５G 医疗应用的技术基础 、实践应用和意义进行总结 ， 探索并思考 ５G 医疗应用发展中将会遇到技术 、经济 、制度 、利益和伦理等方面的问题 ，包括 ５G 医疗下新的医疗成本核算 、５G 安全和病人安全 、健康隐私 、医疗数据保护及合理应用 、医疗资 源的公平性和可及性 、相关监管政策的完善 、５G 医疗的发展对医疗生态变革的影响 、５G 医疗 的未来发展走向等 ，以期为 ５G 技术的医疗应用发展提供思路 ，推动我国医疗事业健康发展 。
目前5G无线接入网架构已经初步成型，相关工作重点转向具体的部署与应用，因此从接入网的架构演变 出发，首先简要介绍了5G无线接入网CU-DU架构及其主要优势，然后重点探讨了面向实用的CU-DU设 备方案、部署方案和应用建议，并探讨了CU-DU架构面向未来的技术标准、设备以及结合MEC与人工智 能等方面的演进方向，为业界理解5G接入网架构以及其长期发展趋势提供技术思路
进入 21 世纪，随着电子技术、人工智能技术等新技术的飞速发展，制造业在新技 术革命巨大浪潮冲击下面临着严峻的挑战。在我国制造业企业工业信息化的进程不断 深入的过程中会引入不同的智能装备，但这些装备具有不同的通信机制，造成了底层 设备数据无法顺利的接入企业信息化管理系统，这就造成了智能设备变成车间的“信 息孤岛”的问题。本文研究的智能制造执行系统，以某汽车排气系统制造企业的数字化 生产车间为对象进行分析，通过对车间生产线所涉及的不同的数字化智能设备集成连 接，实现对车间生产过程中的数据高效采集以及基于车间实时生产数据的动态车间调 度管理。可以使企业提高生产效率、降低制造成本、打通信息孤岛，真正实现数据智能 驱动决策。真正做到把智能制造融入到生产体系，增强企业核心竞争力，作为汽车部件 制造产业的先锋和智能制造的示范，勾勒出国内汽车部件制造产业朝着“中国制造 2025” 发展的美好蓝图。
可管、可控并能提供主动智能服务的网络是未来智慧校园发展的基础，５Ｇ 的高带宽、低时延、广连 接技术特性与网络切片、边缘计算等技术相结合，有效解决传统数字校园中网络重复部署、数据存储的安全隐 患、无法灵活应对业务需求、校园智慧性不足等问题。基于 ５Ｇ 构建边-云融合的教育专网，将集中在远端云中心 的服务从“核心”下沉到“边缘”，边缘计算和云计算相互协同既保障学校网络的服务质量和数据存储的安全，还 使学校能灵活应对业务变化，高效利用学校大数据真正实现智慧教育。
雨衰减严重影响第5代（the 5th Generation，5G）移动通信系统性能．在路径长度小于1 km的 短距离链路情况下，现有雨衰减预测模型调整因子大于1，导致预测雨衰减随路径变短而增大，无法支撑毫 米波短距离链路系统设计．通过分析国际电信联盟无线电通信部（Radiocommunication Sector of International Telecommunication Union，ITU—R）短距离链路雨衰减试验数据，发现湿天线衰减与路径雨衰减相当， 得到毫米波短距离链路必须考虑湿天线衰减的结论．建立了湿天线衰减与降雨率的关系模型，分频段对模型 参数进行了拟合，拟合结果与实测数据吻合得较好．提出了考虑湿天线衰减的短距离雨衰减建模新思路，可 解决短距离雨衰减预测问题．研究结果有助于提高5G毫米波系统余量设计的可靠性．
阐述了 5G 系统毫米波焦点频段（26 GHz 频段）全球频谱划分与现有应用概况,对全球研究 动态与主要国家和地区的初步观点进行了梳理与总结。 结合本频段现有无线电业务应用情况,重点 剖析了开展频谱兼容性研究的关键场景、研究方法与主要挑战。 最后,对 5G 系统有助于兼容共存 的特征进行了归纳,为后续研究指明了方向。 相关内容可为该频段 5G 频率规划提供借鉴
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
