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吴晓波激荡书院-走进标杆工厂内容白皮书-2023-222页

“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”,是由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选,代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。而仅仅是入选灯塔工厂,就需要集成至少 5 个世界级领先水平的?术应用,包括自动化、工业互联网、数字化、大数据分析、5G 等,并在生产效率、运营敏捷度、生态可持续等指标上实现重大提升。

  • 2024-01-26
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数字信号处理论文-带通滤波器

本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势,介绍了数字滤波器的基本结构,在分别讨论了 IIR与 FIR 数字滤波器的设计方法的基础上,指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足,提出了一种利用 MATLAB 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用 MATLAB 语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的 FDATo01 工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB 设计滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用 MATLAB 环境下的仿真软件 Simulink 对所设计的滤波器进行模拟仿真。

  • 2024-02-06
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量子纠缠及其在量子通信中的应用

量子理论为我们描绘了一幅与我们容易感知的由经典力学统治的现实世界有大不同的量子世界图象,而量子纠缠是量子世界特有的现象,在经典世界中没有对应。纠缠态的制备和各种测量仍然是现在前沿研究的一个热点话题。这小小的量子纠缠正在当今世界中从量子密码到完全保密的量子通信,从量子计算机到未来的量子互联网,给人类带来新的希望。

  • 2024-02-06
  • 阅读221

地铁屏蔽门控制系统

地铁屏蔽门系统对于我国大多数人来说还是很陌生的,本文以广州地铁为例,阐述了地铁屏蔽门控制系统的构成和功能,并对现场总线技术在其系统中的应用及屏蔽门系统与其他相关专业接口问题做了简明扼要的介绍。

  • 2024-02-06
  • 阅读230

人工智能行业:矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书

煤炭行业作为我国重要的传统能源行业,其智能化建设直接关系我国国民经济和社 会智能化的进程,将人工智能、工业物联网、云计算等ICT技术与现代煤炭开发利用深度融合,对提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。但当前煤炭行业智能化建设工作依然存在资金投入不足、技术标准不一、技术装备落后、研发平台不健全、高端人才匮乏等问题,导致智能化建设滞后于其他行业。同时,传统人工智能开发模式局限于特定的行业场景、特定的数据,面临碎片化、定制化、门槛高等问题,导致无法大规模复制的挑战。

  • 2024-01-24
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区块链运行服务治理实施指南 -以联盟链研究为例 202311

区块链治理横跨区块链项目的整个生命周期,通过以下三方面保证区块链项目安全有序地运行。一是制度建设:制定和发布对区块链系统的核心规则和政策;二是技术治理:关注区块链系统的技术实施和运维管理;三是业务治理:对区块链系统中各类业务活动进行规范和管理。

  • 2024-01-24
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区块链新能源技术应用发展白皮书-2022

作为现代工业的基础,能源关系人类生存和延续的基础,世界能源结构先后经历了以柴薪、煤炭、石油和天然气为主的阶段。为应对气候危机、环境恶化和化石能源日渐枯竭等挑战,绿色发展成为全球大多数经济体的共识和核心经济发展战略。在能源转型背景下,中国承诺在 2030 年前,二氧化碳的排放达到峰值,并于 2060 年实现零排放。为实现这一目标,促进经济社会发展绿色转型,中国与世界各国一道加快推进低碳清洁能源建设,支持本国新能源产业发展。

  • 2024-02-06
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汽轮机的调节保安系统

高压抗燃油液压控制(简称EH系统)系统由一套供油系统、若干套控制阀门运动的执行机构和一套危急遮断系统组成。 EH供油系统由供油装置、抗燃油再生装置及油管路系统组成。

  • 2024-01-24
  • 阅读207
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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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