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智慧园区综合管理平台的设计与实现

智慧园区综合管理平台的设计理念与实现路径

  • 2021-09-03
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基于消隐点的立体视觉标定及实验研究

随着工业 4.0 以及中国智能制造 2025 的快速推进,视觉测量方法的应用越来越广泛,而摄像机的标定精度决定了测量的精度。传统的标定方法比较繁琐,需拍摄多幅图像才能实现测量精度要求。针对上述问题,本文提出一种基于消隐点的立体视觉标定方法,拍摄两幅图像即可完成同等精度摄像机标定,大大提高了摄像机标定速度。

  • 2021-07-01
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基于ARM和DSP的铜带缺陷在线检测系统研发

在工件或原材料的生产加工过程中,产品的质量和生产效率日益成为智能制造的重要组成部分。然而,传统的人工抽检不仅效率不高,而且容易受到人为主观因素的影响。针对这一问题,本文设计了一套基于 ARM 和 DSP 的铜带缺陷在线检测系统,实现对生产线上铜带表面质量的检测。该方案相比于基于 PC 的在线检测性价比更高,检测速度更快,装配更加方便。本文主要的研究内容如下

  • 2021-07-01
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大数据背景下我国税收征管优化研究

本文在大数据时代的背景下,首先,对大数据的概念、特征及思维模式和大数据 的发展应用情况进行了介绍。其次,介绍了我国税务部门应用大数据开展税收征管的 现状。第三,又分析了大数据背景下我国税收征管存在的问题及原因。然后,介绍了 西方一些先进国家借助大数据提高税收征管水平的实践,并通过借鉴国外将大数据应 用在税收领域的先进做法,结合我国税收征管工作的具体实际,借助大数据的先进理 念和技术手段,提出了优化我国税收征管的对策和建议。这些对策包括:深化征管体 制改革,强化数据采集能力,深化大数据挖掘,强化税收风险管理,深化纳税服务建 设,加强信息化建设,培养大数据人才。期望通过这些具体的措施,可以有效的促进 税收征管的转型和升级,推进我国税收现代化的进程。

  • 2021-07-01
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基于深度学习的风力发电机故障预测研究

随着“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的提出,我国加快推进以智能制造为核心的工业战略。在机械领域,风力发电机设备正在朝着高精、高效方向发展。伴随着数据采集与存储技术的不断发展,海量数据推动了故障预测进入“大数据+智能”时代。传统的故障预测方法很难对低密度、多样性、时效性的海量数据进行处理与分析。而深度学习算法因其多层非线性的映射能力,相较于传统技术,更能够自适应的提取和挖掘数据更深层次的内部特征,智能识别风电机组的异常征兆信息,实现基于状态的智能维护管理。本文以风力发电机为研究对象,开展以下具体研究。

  • 2021-07-01
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FZ集团“T+3”供应链营销模式优化研究

作为人们日常生活中的必需品之一,空调在我国家电市场占有重要的份额。因此,空调营销管理成为了各家电生产企业高度重视的问题。一直以来,空调营销管理采取的是大规模制造、压货、分销模式,这种模式在过去的市场竞争环境中,有效地应对了气候因素给空调营销所带来的负面影响。但与此同时,此种管理模式也增加了空调经销商的库存压力和资金压力。伴随着我国空调市场的不断发展,空调行业的竞争日趋激烈,传统供应链管理模式的弊端不断暴露了出来,产销效率低下、运营成本高、库存量大、营销渠道不畅等等,都直接制约着各个空调品牌的市场营销绩效。面对价格大战、库存压力、材料涨价、利润滑坡等压力,即便是常年位居空调、洗衣机行业三甲的 FZ 集团,也需要优化产品供应链管理模式,以推动营销策略的变革。

  • 2021-07-01
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基于马尔科夫排队模型的流水车间调度问题研究

进入二十一世纪随着科技的快速发展,智能制造的普及,企业如何提高资源的利用率,增强对生产环境的应变能力。车间调度作为智能制造的核心备受各领域学者关注成为研究热点。研究出快速、高效调度方法可以提高制造系统的生产效率。生产制造向智能化、高效化与全球化的方向发展。为了最大限度的提高资源利用率以及应对突发随机事件,本文构建了两类车间调度的排队模型。

  • 2021-07-01
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风险投资对智能制造企业生产效率影响分析

随着新一轮信息技术和制造业的深度融合,各国相继推出以“智能制造”为主题的国家发展战略,制造业正面临一次全球层面的产业结构调整。鉴于此,“中国制造2025”是顺应产业发展趋势,加快我国制造业由传统制造业向先进制造业转变,具有前瞻性的战略之举。扩人智能制造产业规模,提高我国智能制造业内企业的生产经营效率,将是我国由制造大国向制造强国转变面临的一个现实问题。然而,作为新兴产业,智能制造企业在进行技术革新、提升生产效率时,常常面临着外部融资难等问题。随着风险投资行业进入快速发展期,风险投资的权益资本属性很好的契合了智能制造企业当前的需求,在为企业解决当前融资问题的同时,风险投资还将为企业带来一系列非资产增值服务。

  • 2021-07-01
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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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