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其实,吃货更懂机床

在德国机床圈呆久了就会有一个感觉,就是德国的起床企业都是七个不服八个不分的,觉得自己的设计是最好的,只要客户愿意出钱那么什么样的机床都可以造出来。像极了那些对自己手艺极其自信的饭店的大师傅。而我也一直觉得,德国机床的业态特征非常像餐饮业。

  • 2023-01-26
  • 阅读347

中美对抗背景下中国机床出路何在

几个月前发了一篇拙作,《为什么说中国机床是扶不起的阿斗:中国模式对机床行业失效》,应该说文章提出了机床行业面临的问题以及问题产生的原因,而本文尝试给出几个可行的解决方案。 文章主要观点: 振兴我国机床产业,着力点并不在机床本身,而是制造业。制造业强国的机床行业不会弱。 机床属于自动化大行业,该行业细分市场和中小企业众多,只有整个产业生态发展,国产机床才有可能振兴,举国体制无法振兴机床业; 战略上放弃整体赶超,寻求局部优势; 内循环不足以支撑“工具类工业产品”,走出去才能更安全;

  • 2023-01-25
  • 阅读453

美国机床衰落了?某非标机床公司生产车间图片流出,里面的门道可不少

最近几年流传一种“东升西降”的说法,我国的媒体和专家常常唱衰西方特别是美国的制造业。美国的制造业之所以给人日薄西山昨日黄花的印象,主要是因为美国的经济学家和政客自己唱衰自己。特别是川普时期,抛出了美国制造业没落论并提出制造业回归的大计划。美国政客靠唱衰本国制造业打压对手赢取选票,而我国的专家却以此作为“东升西降”的佐证

  • 2023-01-26
  • 阅读360

数学三大核心领域概述:代数、几何、分析

数学中研究数的部分属于代数学的范畴; 研究形的部分,属于几何学的范筹; 沟通形与数且涉及极限运算的部分,属于分析学的范围。 这三大类数学构成了整个数学的本体与核心。在这一核心的周围,由于数学通过数与形这两个概念,与其它科学互相渗透,而出现了许多边缘学科和交叉学科。本文简要介绍数学三大核心领域中十几门主要分支学科的有关历史发展情况。

  • 2023-01-25
  • 阅读546

10种自动驾驶规划控制算法技术解析

规划控制,与环境感知、定位、基础架构、仿真一起构成了自动驾驶的5大核心模块。规划控制的主要职责是,已知周围环境(行人/车辆、红绿灯、车道线)的基础上,车辆结合当前位置、目的地以及地图信息,对自身做出最合理的决策动作(比如变道超车或者沿当前车道保持)。决策之后,车辆会规划一条新的轨迹,并通过控制方向盘、油门刹车等使得车辆沿着该轨迹行驶。

  • 2023-01-26
  • 阅读330

一键实现数据智能关联分析,让数据直观清晰

关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术,是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。数据分析的经典案例,沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒,于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业领域应用的一个典型,通过对大量商品记录作分析,提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。

  • 2023-01-24
  • 阅读350

谈谈数据管理的核心内容和策略

从广义上讲,企业数据可以是企业使用的任何类型的数字信息。它可能来自网络平台、移动应用程序、CRM 系统和公司使用的其他软件。 所有这些数据都可以分为三种不同的类型。事实上,它可能会被分成更多,但我们将关注最流行的——交易型、分析型和主数据。

  • 2023-01-24
  • 阅读376

WM_电力工程电气设计手册2电气二次部分-高清晰版

WM_电力工程电气设计手册2电气二次部分-高清晰版

  • 2023-01-20
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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