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精益生产之改变世界的生产方式(208页 PPT)

精益生产又被称之为不做无用功的精干型生产系统,从直观上看精益生产在生产过程中尽量减少了人力、设备、空间的浪费,生产的组织利用了准时化、单件流、全员品质管理和全员设备维护等方法减少了缓冲区域。

  • 2023-12-07
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  • 208页
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高性能工业PON白皮书 2023

本白皮书介绍了工业场景对于接入网络能力的需,对工业 PON 技术支持确定性和高带宽能力的业务场景需求进行了介绍,并针对具体 PON 确定性技术优化方案,以及下一代高带宽 50G PON 研究进展进行了梳理,旨在为高性能的工业 PON 提供全景视图,供产业界参考。

  • 2023-08-07
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物联网技术如何改善售后体验

物联网技术已经走出实验阶段,并成为商业战略的核心。现在的问题不再是技术是否以及何时能够带来价值,而是它们将在何处产生最大影响。 对于许多产品来说,售后体验是客户满意度的最大驱动力。40%的消费者表示,售后体验是品牌体验中最难忘的方面,80%的消费者表示,积极的售后体验非常重要。

  • 2021-04-20
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机器学习中算法与模型的区别

机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

  • 2021-04-18
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新安江模型参数自动优化率定的SCE_UA算法应用研究_张超

为了探索概念性流域水文模型参数自动优化率定和预报精度问题,本文基于三水源新安江模型,以沿渡河流域为研究对象,在给定理想径流资料定义的基础上,应用SCE-UA算法分别就理想径流资料和实际径流资料的情况下,资料长度选择对新安江模型参数优选的影响进行研究.结果发现,理想资料情况下,资料长度对模型参数优选没有影响,同时发现SCE-UA算法参量p的取值依赖于待优化问题的维数;实际资料情况下,参数优化结果随资料长度增加有向最优值靠拢趋势,说明输入、输出观测误差和模型结构误差是导致算法不能搜索到参数真值和寻优过程不稳定的重要原因.

  • 2021-04-21
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基于YOLO多模型交叠桥接策略的人脸检测算法_朱泽群

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法_王羽徵

为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本(卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg)的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模型优势明显,识别准确率可达99.317%。研究表明,基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法AlgaeNet在单细胞藻类识别领域具有较好的分类识别性能,可实现海洋中藻类的准确识别。

  • 2021-04-21
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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2026综合算力全景分析

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