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面向智能制造的柔性车间动态调度方法研究

随着 5G 等信息通讯技术和人工智能技术的迅猛发展,以“万物感知、万物互 联、万物智能”为特征的物联网在生产车间已经有了进一步实现的基础,智能制 造已成为现代制造业发展的重要方向。车间生产调度优化问题是一个重要的、与 实际联系紧密的课题,研究面向智能制造的车间调度问题有助于推动制造车间生 产智能化、快速响应客户多样化的需求和提升制造企业的市场核心竞争力。本文 主要针对柔性车间的生产调度问题进行研究

  • 2021-06-28
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面向5G应用的massive+MIMO信道建模研究

第五代(the fifth generation , 5G)移动通信系统将在 2020 年左右使用。5G 系统 的目的是为任何人和任何事物提供随时随地的连接。针对 5G 的应用,大规模多输入 多输出通信就是其中最重要的关键使能技术,与此同时大规模天线阵列技术(Massive MIMO)引入了新的传播特性,并对 5G 信道建模提出了特定的要求。考虑到信道模 型对于系统设计和性能评估是必不可少的,迫切需要覆盖各种 5G 技术和场景的精确 和高效的信道模型。因此本文研究了针对 5G 应用的无线信道新的特征,提出适合 Massive MIMO 信道传播特征的二维(2D)随机信道模型,最后对 3D MIMO 信道建 模提出了改进方法。

  • 2021-06-28
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5G网络切片的MTC接入和数据聚合研究

应用的急切需求是其当前巨大的挑战。具体地,物联网(Internet of Things, IoT) 中的机器类通信(Machine Type Communication, MTC)的巨连接和低时延要求是当 前移动通信网络亟待解决的问题。对于 MTC 应用来说,众所周知传统的移动网络 架构已经不足以满足 MTC 应用的巨连接和低时延需求。最近,网络切片技术被定 义为5G中具有前景的网络架构技术以处理来自各种各样的MTC应用带来的挑战, 为 5G 的发展提供了新的技术途径

  • 2021-06-28
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专利视域下广东制造业品牌竞争力提升路径--基于广东智能制造专利地图的研究

智能制造已成为世界工业发展大趋势,对长期处于中低端的广东制造业而言,把握 新一轮产业变革机遇,以技术创新推动制造业向智能制造方向发展,是促进产业升级与 提升品牌竞争力的重要路径。同时,在知识经济时代背景下,以知识产权为核心的品牌 竞争与市场竞争趋势凸显,专利作为企业品牌竞争力的来源,对提升企业市场竞争优势 具有重要作用。因此,本文基于专利地图法,从专利视角分析广东智能制造领域技术发 展与企业经营的现状与特征,并针对其共性问题提出对策,由此为广东制造业品牌竞争 力提升路径提供参考。

  • 2021-06-28
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未确知理论的超高层智慧楼宇火灾风险评价测评

基于未确知理论的超高层智慧楼宇火灾风险评价测评

  • 2021-06-28
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我国智能制造上市公司投资价值评价研究

随着我国经济以及科技的发展,制造业成本增加,制造业的智能化转型迫在眉睫。智能制造通过先进的技术和工艺,大大降低了人力成本,为制造业企业提供了新的生产力。智能制造在为企业节省成本的同时,也是企业发展的基础,推动了我国制造业企业转型以及新- -代技术产业的兴起。这无疑也成为了众多投资者资产配置的选择。但由于智能制造属于新兴产业,其市场标准并不健全,各行业在研发方面尚有不足,因此这也使得智能制造企业的发展并不理想。综上对智能制造上市公司的投资价值研究以及帮助投资者寻找具有投资价值的上市公司显得尤为重要.

  • 2021-06-28
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基于系统动力学的智慧城市评价体系研究

基于系统动力学的智慧城市评价体系研究

  • 2021-06-28
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大数据,赋权领导力和决策绩效——来自加纳的数据

通过互联网,可以完成沟通、社交、消费休闲、教育、商业往来、行政管理及很多其他方面的活动。一般地,互联网是指连接有数百万台计算机的全球网络,它为方便获取信息和进行通信提供了平台,这也促使了海量数据的产生和爆发。本文的研究目的是了解大数据的使用(感知使用和感知易用性)是如何影响授权领导力的。此外,本文也研究了大数据的使用(感知使用和感知易用性)对决策力产生了何种影响。并且,本研究还检验了授权领导力在大数据使用和决策力关系之间扮演了怎样的角色。

  • 2021-06-25
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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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