• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

人机物融合系统:概念、挑战与研究机遇

首先,回顾人机物融合系统的背景,介绍并澄清一些重要概念。其次,从系统工程角度探讨并提出建立人机物融合系统的科学基础所面临的重要挑战,包括:(1)复杂的异质性;(2)合适抽象的缺失;(3)大量异质黑盒子系统的动态集成;(4)复杂的功能、性能和服务质量方面的需求;(5)满足需求的人机物融合系统的设计、实现和运维。为应对以上挑战,建议从4个方面开展研究:(1)人机物融合系统的抽象与计算理论;(2)人机物融合系统体系架构的建模理论与方法;(3)模型性质的规约与验证;(4)人机物融合系统的软件定义方法与技术。最后,作为本信息物理融合系统专题的编辑按语,简要介绍专题收录的4篇文章。

  • 2022-01-18
  • 阅读133
  • 下载0
  • 21页
  • docx

基于大数据的军事情报分析与服务系统架构研究

针对大数据时代带来的变革与挑战,开展面向军事领域的情报分析与服务系统架构研究和设计。提出了基于大数据的军事领域情报分析与服务系统的通用体系架构和运行模式设计,并对系统架构的关键技术进行了探索分析。应用大数据技术,对于提高信息化军事情报处理和决策支持能力具有重要意义。

  • 2022-01-18
  • 阅读91
  • 下载0
  • 8页
  • docx

美国防空反导系统中雷达新技术发展及应用研究

经过多年发展,美国部署了遍布全球的预警探测装备。面对导弹技术的扩散、五代机的入役和高超声速武器等新威胁的出现,美军的防空反导系统面临着日益严重的威胁,长期以来难以解决的目标识别难题也更加严重。为进一步提升探测跟踪及目标识别能力,增强防空反导系统的作战能力,美国近年来从雷达新体制、新器件等多个方面,加大雷达新技术的研究力度。目前已开始将一些技术应用于雷达型号的研制与生产中。

  • 2022-01-18
  • 阅读99
  • 下载0
  • 20页
  • docx

人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析

本文以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先,分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能(Artificial Intelligence,AI)的应用领域,指出 AI 在自动驾驶应用中面临的挑战。然后,提出一种基于 AI 的车云协同自动驾驶系统架构,分析了基于 AI 的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构;结合车端与云端的 AI 集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术,讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。

  • 2022-01-18
  • 阅读84
  • 下载0
  • 15页
  • docx

DOE提出综合能源系统协同研究的机遇与挑战

近日,美国能源部(DOE)发布《综合能源系统:协同研究机遇》报告指出,与传统独立能源系统相比,综合能源系统(HES)通过总体控制或物理方式集成多种能源生产、存储和/或转换技术,以实现节约成本、增强能效和环境效益。综合能源系统对美国经济脱碳、生产高价值产品(如氢气)、提高电网灵活性,以及扩大可再生能源技术的部署将发挥重要作用。但综合能源系统作为全新的能源系统形态,也为电力市场的设计、运营和监管,国家监管以及能源政策的设计和实施带来了挑战。

  • 2022-01-18
  • 阅读179
  • 下载0
  • 6页
  • docx

为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

当前,主流的自动驾驶Tier1和主机厂都趋向于设计更加先进的传感器架构将传感器的探测能力提升到最大值。其中,不乏有类似特斯拉、小鹏这样趋向于推进视觉感知架构设计的主机厂,也不乏有类似博世、大陆这类传统趋向于推进雷达感知为主的供应商。也有在传感器架构中趋向于设计全传感冗余方案的主机厂,如蔚来、waymo、百度等不差钱的主机厂。从量产的角度出发,我们在设计传感架构时更多的是追求所谓的性价比,也即用最少的传感器设计最优的系统架构。

  • 2022-01-18
  • 阅读83
  • 下载0
  • 9页
  • docx

高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势,又能解决哪些问题,如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

  • 2022-01-18
  • 阅读83
  • 下载0
  • 13页
  • docx

基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述:首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目标种类繁多,基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈;接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法,采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆,可大幅度提升自动驾驶算法的性能;最后总结全文,并展望了未来的研究方向,即整合传统特征和深度学习特征,进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

  • 2022-01-18
  • 阅读84
  • 下载0
  • 10页
  • docx
上一页 1 …… 14131414141514161417141814191420142114221423 …… 2878 下一页 共 23017 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

  • 阅读128
  • 下载0

2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

  • 阅读135
  • 下载4

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

  • 阅读289
  • 下载6

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。

  • 阅读313
  • 下载9

最新上线

低碳园区综合能源管控解决方案

低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案低碳园区综合能源管控解决方案

  • 阅读10
  • 下载0

智能超算解决方案

现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的,要求高速度地分析处理,采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料,是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统,都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。

  • 阅读12
  • 下载0

2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

  • 阅读18
  • 下载1

安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

  • 阅读20
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南