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中国银行:2024年度人民币国际化白皮书

2023 年,中国经济保持向好态势,全年经济增长 5.2%,对全球经济增长的贡献超过 30%;货物贸易进出口总值 41.7 万亿元,占全球的 14.2%,与上年持平。良好的经济基本面,为境内外市场主体在跨境交易中更多使用人民币注入信心和动力。

  • 2025-03-06
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中国移动-智慧园区项目安装集成指导手册(60页 WORD)

为满足园区智能化的需求,在建设各智能化子系统的基础上,从顶层设计整体规划出发,建设部署智慧园区管理系统,目标是将所有智能物业终端设备融为一体,进行全局化管理。系统通过接口和协议与各个智能终端设备对接实现数据和功能在系统层进行集成和有机整合。

  • 2025-03-05
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中国氢能联盟《中国氢能源及燃料电池产业白皮书》

中国氢能联盟《中国氢能源及燃料电池产业白皮书》,中国氢能联盟《中国氢能源及燃料电池产业白皮书》,中国氢能联盟《中国氢能源及燃料电池产业白皮书》

  • 2025-03-05
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中国联通:6G网络安全需求与架构白皮书2024

中国联通:6G网络安全需求与架构白皮书2024,中国联通:6G网络安全需求与架构白皮书2024,中国联通:6G网络安全需求与架构白皮书2024

  • 2025-03-05
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设备预测性维护:“数据驱动+数字孪生”,终形成“监测-分析-预测-决策-反馈”的设备智能化闭环管理

数字孪生技术是通过将物理实体、系统或过程在数字空间中创建精确的虚拟模型,使其在虚拟环境中实时反映和模拟物理对象的状态、行为和性能。这一技术依托物联网(IoT)、大数据、云计算和人工智能等前沿技术,通过传感器和数据采集手段,持续监控物理实体的运行情况,将收集到的数据输入数字模型中,使其不断更新、优化。数字孪生不仅能帮助企业实时了解设备或系统的运行状态,还能预测未来的运行趋势,进行性能优化,甚至在虚拟空间中测试不同的操作方案,降低风险和成本。这一技术被广泛应用于制造业、城市规划、能源管理、医疗、航空航天等领域,推动了从产品设计、生产制造到运营维护的全流程数字化转型,为智能化决策和自主系统管理奠定了坚实基础。

  • 2025-03-03
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整机丨一文了解航空发动机所有知识点

2016年,中国航发商发被确认为 C919 国产发动机供应商;2017 年长江 1000A核心机完成组装;2018年5月,第一次点火启动成功,核心转速达到设计要求,这是长江1000A研制第一个重大突破。 目前,长江系列发动机仍然在研究过程中。相较与成熟的西方航空发动机巨头,目前我国在民用航空涡扇发动机方面还处于空白状态,差距明显,但随着中国航发商发以及CJ1000A的出现,我国将拥有挑战世界最大航空发动机市场,发展国产大飞机及航空发动机产业的重要机遇。

  • 2025-03-03
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强度丨北航:航空发动机整机动力学模型建立与振动特性分析

本文针对航空发动机的转子/整机动力学问题,使用两自由度动力学模型对转、静子的振动耦合机理进行了解释,指出传统转子动力学模型将导致最大67%的计算误差,因此需要采用整机动力学模型对发 动机的振动特性进行求解。进一步明确了整机动力学有限元模型的简化原则和模型功用,针对转、静子的 典型结构论述了详细的建模方法。采用整机三维模型对双转子涡扇发动机的固有振动特性进行了计算和评估,结果表明,慢车至最大转速区间内只存在一阶高压转子平动振型,转子系统总应变能不超过20%,共 振裕度大于20%,满足航空发动机的转子动力学设计要求。

  • 2025-03-04
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航空发动机故障诊断|深度子域对抗网络DSAN让故障诊断更精准

航空发动机被誉为飞机的“心脏”,而高速轴承则是其关键“关节”。一旦轴承故障,轻则影响飞行性能,重则酿成重大事故。然而,传统诊断方法在复杂工况下表现乏力,如何实现精准诊断?南京航空航天大学团队提出深度子域对抗网络(DSAN),为航空安全加装“智能保险9”!DSAN具体来说,为每个子域构建一个单类诊断模型,并带有源域监督信息,以提取故障诊断规则。通过计算目标域数据到各个诊断规则的距离,采用自监督方法生成伪标注,并通过局部最大均值差异实现目标域和源域之间的子域对齐,实现诊断规则的传递。

  • 2025-03-04
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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)

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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。

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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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