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5G与工业互联网融合应用的思考

从5G第一版本标准发布之后,5G与工业互联网融合应用就成为了社会上讨论的热点。其实在5G技术标准制定初期,工业应用就是5G需求研究的重点,低时延高可靠的uRLLC技术的时延和可靠性指标就是为了满足工业实时控制、无人驾驶等应用而制定的。在5G设备预商用之后,国内外运营商和通信设备商纷纷与工业企业开展合作,建立了一系列的5G应用创新研究中心,开展了大量的5G与工业融合应用的研究和试验。目前,全国已形成5个企业内5G网络化改造及推广服务平台,三大运营商也已形成了几十个5G应用创新中心或实验室,并涌现出一大批5G与工业互联网融合明星企业,如上海飞机制造有限公司、青岛港、三一重工、格力、南方电网等。

  • 2023-03-19
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范式变革与规律涌现:世界科技发展新趋势

新科技革命与产业变革持续展开,以人工智能为代表的新兴使能技术驶入“快车道”,世界科技创新被认为正在进入“认知革命”的阶段——对生命过程的“精微刻画与操作”和对人类智能的“逆向工程与强化”。

  • 2023-04-19
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第15章 常微分方程的解法

建立微分方程只是解决问题的第一步,通常需要求出方程的解来说明实际现象,并 加以检验。如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的,但是我们知道,只有线 性常系数微分方程,并且自由项是某些特殊类型的函数时,才可以肯定得到这样的解, 而绝大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的,即使看起来非常简单的 方程如 y 2 x 2 dx dy = + ,于是对于用微分方程解决实际问题来说,数值解法就是一个十 分重要的手段。 §1 常微分方程的离散化 下面主要讨论一阶常微分方程的初值问题,其一般形式是 ? ? ? ? ? = ≤ ≤ = ( ) 0 ( , ) y a y a x b f x y dx dy (1)

  • 2021-10-31
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智库研究的双螺旋结构

智库一方面为政策制定者提供咨询研究服务,提供专业化的政策建议,从而影响决策;另一方面,面向社会发布研究成果,倡导思想和理念,揭示趋势和方向,从而影响公众。 因而,智库的作用日趋重要,其不仅在政策空间的不同主体,如政府、学术机构、企业和媒体之间起到桥梁作用,同时还在知识领域的不同范畴,如学术成果、科学技术和公共政策之间起到“集成”和“转译”的功能。

  • 2023-08-19
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ESFRI发布了科研基础设施路线图:确保欧洲在科学和创新领域拥有卓越的科研基础设施

欧洲研究基础设施战略论坛(The European Strategy Forum on Research Infrastructures,ESFRI)发布了2018年研究基础设施战略报告和路线图(Roadmap 2018)。新路线图涵盖了能源、环境、健康与食品、物理与工程、社会与文化创新、数字化6大领域的37个达到实施阶段的ESFRI地标设施,以及18个具有较高成熟度的ESFRI项目设施。此外,报告还讨论了科研基础设施的可持续性发展、对创新的影响、开放式科学的构建以及开放式数据管理等问题。ESFRI路线图中所有基础设施的总体目标是向欧洲科学家开放获取科学资源和服务。

  • 2023-03-19
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制造强国的主要指标

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启工业文明以来,世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明,没有强大的制造业,就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业,是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。 中国工程院制造强国战略研究项目组在充分研究国内外制造强国指标体系、工业发达国家强国之路的基础上,详细分析了我国制造业现状,提出了制造强国的内涵和特征,构建了制造强国评价指标体系,分析评价了国际上公认的制造强国典型国家,并对我国制造强国的进程进行预

  • 2023-08-19
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多规模智库研究实用方法指南

在智库研究实践中,通常会面临不同规模的智库问题。例如,小规模智库问题通常聚焦于单一学科或领域,相互关联性很少,独立的研究人员即可开展问题研究工作;中规模智库问题往往涉及有限学科或领域,具有一定的相互关联性,需要由多位研究人员组成的研究组完成研究工作;大规模智库问题往往是宏观的战略和政策问题,具有多学科和多领域交叉的特性,相互关联性很强,其研究工作需要多个研究组协同完成。

  • 2023-04-17
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最新报告:万亿研发经费,中国都花在哪儿了?_2019-03-08

2017年,中国已经成为全球第二大研发大国,全社会研发经费投入达到1.7万亿。然而,这万亿研发经费在国际上处于什么位置,从哪些部门来、去向哪些部门?使用中国财政研发经费的大学和科学院的研发活动如何?上市公司研发经费支出情况如何?各类政策对研发经费支出的效果如何?

  • 2023-02-11
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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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