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2021年中国数控机床行业全景图谱

当前我国处于产业结构的调整升级阶段,先进制造业将逐步替代传统制造业,随着下游产业的不断升级发展,我国数控机床行业加速发展,尤其是高档数控机床的需求旺盛。

  • 2021-10-20
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京东零售供应链数字孪生探索与实践

数字孪生是以计算机图形学和人工智能为基础,将现实中的要素在虚拟世界中动态模拟仿真,针对现实世界中的实体对象,在数字化世界中构建完全一致的对应模型,通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。随着新一代信息技术的发展和广泛应用,数字孪生的应用范围不断扩大。本文将分享京东零售供应链场景下对数字孪生的探索与实践,将以更为直观的实际案例分析带大家深入了解数字孪生目前的运用体系与未来展望。

  • 2024-03-18
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【专家 PPT】浙江大学 文福拴:“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望

浙江大学电气工程学院/海南研究院文福拴教授作了题为“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望的报告。征得文教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-11
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开源代码推荐|面向大模型时代用于生成工业时序数据的时序增强条件扩散模型

工业多变量时间序列(Industrial multivariate time series , MTS)是人们了解工业领域机器状态的重要视角。但由于数据采集难度和隐私的顾虑,用于构建智能维修研究和智能大模型的可用数据远远不够。因此,工业时序数据的生成具有重要意义。现有的研究多采用生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)来生成MTS数据。然而,由于生成器和鉴别器的联合训练,会使神经网络的训练过程不稳定。本文提出了一个基于时序增强的条件自适应扩散模型Diff-MTS,用于生成MTS。旨在更好地处理MTS数据复杂的时序依赖性和动态性。具体地说,提出了一种条件自适应最大均值差异(Conditional Adaptive -Maximum Mean Discrepancy, Ada-MMD)方法用于MTS数据生成。该方法提高了扩散模型的条件一致性。此外,建立了时间分解重构UNet (Temporal Decomposition Reconstruction, UNet, TDR-UNet),以捕获复杂的时序模式,进一步提高生成时序数据的质量。在C-MAPSS和FEMTO数据集上的实验表明,与基于GAN的方法相比,Diff-MTS方法在多样性、保真度和实用性方面都有明显的提高。

  • 2025-01-06
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数控机床“限位报警”原因分析与处理

此原因引起“限位报警”发生率相对较高,由于外部元器件受环境影响较大,如机械碰撞、积尘、腐蚀、摩擦等因素的影响,易于导致相关限位开关本身损坏及控制电路断路,同时产生“限位报警”信息。也遇见超程开关压合后不能复位的情况。这类故障的处理比较直接,把损坏的开关、导线修复好或更换即可。导线断路或接触不良时需仔细地校线和观察。

  • 2022-08-30
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360安全新基建时代的网络安全与APT攻击

“新基建”热潮持续升温已成为各界关注焦点,对于目前深受疫情影响的中国来说,“新基建”是应对疫情和经济下行最简单且最有效的手段,兼顾供给和需求。但是在我们大力投身“新基建”建设和发展的同时,也不能忽视因此而产生的更加复杂的网络安全挑战,特别是 APT 攻击。

  • 2021-03-17
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构建载重汽车行业供应商生态系统-德勤

载重汽车业务正经历一场颠覆性变革。行业当前存在的诸多议题(如合并与分立)不容忽视,同时,新冠疫情引发的供应紧张以及俄乌冲突也对该行业的发展产生了深远影响。此外,业内长期、总体战略体现为要求整个行业进行大规模转型的四大趋势,即新型动力传动系统、数字化、智能网联和自动驾驶,这四大趋势将塑造公路运输的未来。

  • 2023-03-11
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计_李家祥

针对模型预测控制算法(MPC)在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法(CDMSPSO)实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制(MPTC)代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变(THD)作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用CDMSPSO算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异。

  • 2021-04-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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