智慧城市发展的系统动力学模拟及政策可行性分析

智慧城市发展的系统动力学模拟及政策建议

2021-06-29
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以AI-2为靶点干预新生儿呼吸机相关性肺炎生物膜感染的初步研究

本课题组根据前期分子流行病学基础，选取铜绿假单胞菌野生型 PAO1 和新生儿口咽部常见细菌轻型链球菌（Streptococcus mitis，S.mitis）构建混合生物膜（Biofilm，BF）体外模型，前期已发现 PAO1 的 BF 形成受自诱导因子-2（Autoinducer-2，AI-2）调控。本研究为明确 AI-2 类似物是否能够干预 PAO1&S.mitis 混合 BF 形成，旨在为进一步探究 AI-2 干预混合 BF 具体作用机制打下基础。

2021-06-29
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基于智能制造的SMT生产流程的优化研究

SMT 是电子信息制造业的核心环节，而新兴的智能制造是工业化发展的大趋势。给传统的 SMT 行业赋予智能制造的升级改造，将促进 SMT 行业的再次发展。发达国家已经开启了“工业 4.0”的智能升级模式，学习、借鉴、实践先进的智能制造理念以期能升级改造现有的 SMT 生产流程成为本文的目标。

2021-06-29
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有限机房空间下室内楼宇移动通信集约化建设方法研究

随着我国城市信息化发展的需要以及各地在“十二五”期间对智慧城市建设的推进，各基础电信运营商都加大了城市中室内楼宇的移动通信覆盖系统建设力度。室内移动通信覆盖系统的常规建设方法是运营商各自向楼宇业主租借机房，用以安装本方设备、建设本方系统。但由于目前各地楼宇空间租金持续上涨，导致各自向业主租用机房的成本大大提升；或由于室内楼宇内可作机房用的空间紧张，导致业主无法向所有运营商提供足够的空间。

2021-06-29
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基于EVA的我国高端装备制造企业价值评估研究——以智能制造装备细分领域为例

EVA（全称Economic Value Added即经济增加值），可以有效地体现企业创造价值的过程，可作为业绩评价指标，也可作为企业价值评估工具。EVA估值模型与传统估值模型相比，可以更加科学、准确地衡量企业价值，为企业的投资者、管理者以及监管人员提供更有价值的决策依据。

2021-06-29
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面向增减材制造的几何研究与应用

制造业是一个国家的支柱产业，能够直接体现一个国家的生产力水平。按工艺来分类，可分为“等材制造”，“减材制造”和“增材制造”。工业制造是一个典型的多学科交叉的领域，涉及到材料，机械，控制，通讯等众多方面。从前期的工件模型的设计（cAD），力学模拟分析（CAE），及最终的加工过程规划（cAM），都涉及到大量的几何问题。本学位论文面向增减材制造领域，对其中的部分过程规划和应用相关的几何问题进行研究。

2021-06-29
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TB公司数字化工厂运营管理系统方案设计

我国提出“中国制造 2025”战略，明确提出在制造业中开展信息化和工业化融合方针，推动我国制造业转型升级，实现我国从制造大国向制造强国的战略转变目标！如何提高产品过程合格率、降低生产制造成本、为客户提供优质服务，增强企业的竞争优势是每一个企业当前面临的关键问题。数字化工厂的推广，可以增加产品设计研发、装配的可视化，降低产品过程差错率，提高生产效率，实现产品质量全生命周期监控，近年来许多企业推广数字化工厂的建设研究，在部分企业中已得到了充分的应用。

2021-06-29
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ArtiFlow中服务匹配与自动组装算法研究及仿真

智能制造是目前信息化与工业化相结合发展的一个新方向。IBM 提出了一种以数据为中心的业务流程管理思想。其中的关键数据实体叫做 ArtiFact。以 ArtiFact 建立的模型叫做 ArtiFlow。ArtiFlow 中服务模型的研究一直是重点也是难点。本文在综合目前国内外对于 ArtiFlow 的研究的基础上，对服务模型的描述，组合服务模型的匹配以及服务模型的自动组装做了进一步的研究。

2021-06-29
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北京大学DeepSeek讲座：DeepSeek与AIGC应用（全文99页）

清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。

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CIM城市信息模型+应用案例集（222页）

成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑，推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能力。

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工控测量技术-工业过程安全与仪表（3）

概率数学与布尔代数有一个有趣的相似性，因为概率值（就像布尔值一样）在0（0%）和1（100%）之间变化。区别在于，布尔变量只能取0或1的值，而概率变量则可以在这两个极限之间连续变化。由于这种相似性，我们可以将标准的布尔操作，如“非（NOT）”，“与（AND）”和“或（OR）”，应用于概率。这些布尔操作引导我们得出第一个“概率法则”，即组合事件的法则。