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超大型集装箱船组系水动力性能 数字化图谱研究

设计了超大型集装箱船组系试验方案,采用多元二次正交多项式对组系试验结果进行回归分析,获得了 剩余阻力系数、湿表面积和自航因子的回归公式,并对浮心纵向位置进行修正。编制了阻力、自航因子的估 算程序并绘制了试验谱图,估算结果经过校核,准确可靠,能用于船舶设计前期阶段中的性能预估,并可获 得优秀的初始线型。

  • 2021-06-26
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供给侧改革背景下的文化遗产数字化传播研究

字化传播是信息时代文化遗产的成长和价值增值过程,能促进公众对文化遗 产的保护意识和对优秀传统文化的认知,有助于国家文化根脉的延续。文化遗产数字化传 播有别于数字化保护,数字媒体技术发展和媒介融合推动了其发展,但也存在一些不足之 处:一是文化遗产的内涵和价值挖掘不够;二是文化遗产信息的符号化重构不足;三是文化 遗产数字化传播形式单一。在引入供给侧改革思路分析文化遗产数字化传播发展不足的实 质之后,进一步提出改进建议:一是坚持“以用户为中心”理念,解决供需不匹配问题;二是 坚持“五大发展”理念,破解优质供给不足问题。

  • 2021-06-26
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基于ARM的多功能数字化逆变电源

针对不同焊接方式的不同控制方法,设计了基于先进精简指令集处理器(ARM) 控制的多功能数字化逆变电源.利用基于ARM和复杂可编程逻辑器件的人机交互系统, 通过软件设计,在一台电源上实现了CO:气体保护焊、脉冲熔化极气体保护焊、手工焊条 焊等多种焊接方式的转换与选择.采用小波分析仪采集焊接过程的电流电压信号,考察了 多功能数字化逆变电源的工艺性能,结果表明所设计的电源可满足各种焊接工艺要求,实 现了数字化逆变电源的多功能化,提高了数字化逆变电源的实用性.

  • 2021-06-26
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变电站一次设备数字化特征和实现

归纳并总结了变电站数字化一次设备的基本概念、基本特征及其与传统一次设备的主要差 别。介绍了变电站数字化一次设备的实现途径和目前国内外研究现状。提出了今后要重点研究和 解决的关键技术问题。根据当前技术发展趋势,分析并预测了数字化一次设备对未来电网运行和 设备管理可能带来的变革、发展方向及其应用前景。

  • 2021-06-26
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北京市设施农业物联网应用模式构建

文围绕北京市农产品质量安全和生态环境安全问题,结合北京市“菜篮子”工程要求,按照设施农业产前、 产中、产后全产业链条,采用生物、传感器、无线通信和自动化控制等技术,研究构建符合北京市设施农业现状和发展 需求的物联网应用模式,主要包括利用具有自主知识产权的物联网技术,建设基于设施农业的感知环境,搭建低成本无 线自组织传输网络,建设北京设施农业物联网云服务平台、智能决策服务和反馈控制系统,实现病虫害远程诊断、监控 预警、指挥决策,实现肥、水、药智能控制和设施农产品质量安全监管与追溯等,并制定出配套的相关技术标准,为中 国设施农业物联网技术标准制定提供参考。北京市设施农业物联网应用模式的成功构建将为国内外其他地区设施农业物 联网体系建设提供可借鉴模式。

  • 2021-06-25
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物联网中适用于内容搜索的实体状态匹配预测方法

对实体匹配用户内容搜索的状态进行预测可显著提高物联网搜索的效率,降低搜索过程的通信开销。该文 提出等时距与周期内实体状态预测方法,估计实体在用户查询时刻的状态;设计了适用于内容搜索的有序验证方法, 依据实体匹配用户查询内容的概率对实体进行排序验证,以保证用户搜索结果的可靠性。结果表明,所提实体状态 预测方法具有较高的精度,结合所提预测方法与匹配验证方法的搜索机制具有较低的通信开销。

  • 2021-06-25
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物联网在水平定向钻施工中的应用研究

理工程机械物联网发展脉络的基础上,提出从施工企业视角进行水平定向钻物联刚产品研发。 本文从产品构成、产品功能、产品优势、产品发展趋势等方面介绍了一款已成型的钻机物联网产品。研 究发现:钻机物联网的发展有自身内在的客观规律,它首先满足主机厂商的需要,然后再满足施工用户 的需要,最后走向平台化变革整个行业的固有施工形态。

  • 2021-06-25
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大数据背景下图书馆的数据存储策略优化研究

在大数据时代,数据的爆炸式增长对图书馆数据存储能力提出了严峻的挑战。论文立足于图书馆数据存储 的实际操作层面对大数据存储的可能性路径以及现阶段图书馆进行大数据存储的适用方案进行探讨,认为图书馆有责 任尽可能多地存储数据。对于非重要数据可利用云系统进行外挂存储,对于一般数据可通过构建图书馆联盟来实现馆 际互借,对于特色数据可采用馆内存储,并用大数据压缩技术来提升存储空间,从而缓解大数据对单个图书馆存储能力。

  • 2021-06-24
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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