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赛迪研究院乔标副院长:以提高供给质量为主攻方向推动原材料工业高质量发展

材料被誉为制造业“底盘”,是支撑现代产业体系不可或缺的物质基础。为贯彻落实《“十四五”原材料工业发展规划》,工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、国家市场监督管理总局、国家知识产权局四部门联合发布《原材料工业“三品”实施方案》(以下简称《实施方案》),明确提出要以提高供给质量为主攻方向,着力增品种、提品质、创品牌,推动原材料工业高质量发展。中国电子信息产业发展研究院副院长乔标对文件进行了解读

  • 2022-09-27
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金蝶云星空+众智云APS产品解决方案及案例介绍V3.3

主要特性: 根据业务规模可以将APS部署在1台或N台服务器上支持Linux、windows 通过Ngnix做负载均衡,可以将接口、算法分解到多台服务器上进行执行 采用分布式异步队列机制解决接口并发反写、运算并发等问题 基于内存的运算,有效解决MRP、APS等大数据量复杂算法的性能问题

  • 2021-04-27
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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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“北斗+5G”通感融合赋能时空位置服务白皮书

在这个信息化、网络化、智能化的时代,时空信息、定位导航服务已经成为重要的新型基础设施,综合时空体系将向更加泛在、更加融合、更加智能的方向快速迈进。基于新型综合时空体系的时空位置服务将更深入地融进我国的经济生产和社会活动中,是广大人民群众高质量生活的基本保障要素,是现代城市高效率运行与管理的重要保障手段,更是支撑数字经济发展的核心基础能力。

  • 2024-04-08
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S型机动条件下改进当前统计模型的跟踪算法_邱晓波

在高机动条件下,针对做S型机动的目标,提出了一种以当前统计模型为基础的卡尔曼滤波算法,并在当前统计模型的基础上,对算法进行了改进。通过实时调节"当前"统计模型最大加速度和修正卡尔曼滤波状态值的方法,使滤波结果有了一定程度的改善。仿真结果表明,两种改进算法都提高了全程滤波精度,尤其是提高了换向点处的收敛速度和跟踪精度。

  • 2021-04-21
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
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互联网+智慧健康养老云平台

公司创始团队囊括了医疗健康领域专家、养老领域实践者、技术研发大牛、战略运作精英等多领域专业人才,具有丰厚的创业经验,已向国家申请多项发明专利,多次获得政府及行业协会的认可,拥有核心技术优势和人才资源储备。

  • 2021-04-25
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基于PSO_SVM算法的乐昌峡鹅公带滑坡体位移预测模型_徐文兵

以乐昌峡鹅公带滑坡体作为研究对象,考虑日降雨量、渗压对边坡变形的影响,建立了BP、SVM、PSO-BP、PSO-SVM四种滑坡体变形预测模型。从乐昌峡安全检测系统导出近4年研究数据,筛选使用其中410组数据进行训练,取30组变形位移作为输出,分析后发现PSO-SVM模型为最佳模型。以PSO-SVM模型为研究对象,对粒子群算法迭代次数、种群规模、速度位置相关系数(k)等因素进行研究,得知三者分别为100、30、0.5时得到最优的PSO-SVM模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.202 mm、0.589%、0.985。相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,文章所提出的预测模型可以减少计算成本;在面对非线性问题时也能够获得更好的处理效果。

  • 2021-04-23
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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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