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装备制造企业数字化平台总体架构及集成实现

随着市场竞争的日益激烈,装备制造企业面临订单品种多、数量少、交货期短等诸多困境,企业整体创新能力不足,缺乏核心工艺技术,与世界先进企业相比,竞争力存在较大差距。以数字化为驱动力,加速推进数字化转型,推动企业产品迭代升级,提升核心竞争力,对实现我国制造业强国战略具有重要的意义。

  • 2022-09-27
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6G业务白皮书

本白皮书重点阐述了 6G 的六大场景及其典型业务案例,并深入剖析了典型业务的发展历程、应用场景、关键技术等方面的内容,以期更加全面深入地展示 6G 的应用前景和潜力。通过发布《中国联通6G 业务白皮书》提出“3+6+X”6G 未来全景视图,其中“3”代表三类需求,“6”代表沉浸式通信、超大规模通信、极高可靠低时延通信、人工智能与通信的融合、感知和通信的融合、泛在连接六大 6G场景,“X”代表六大 6G 场景下多元化的典型业务案例。讨论这些场景是为了更好地理解它们的应用价值、技术挑战和商业机会,为未来在场景中的实践提供指导和支持。

  • 2023-07-14
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电力行业智慧供应链白皮书 2023 -智链未来 慧聚生态

能源电??业是建设现代化经济体系的重要基础和?撑,肩负着推进能源?产和消费?命、构建清洁低碳、安全?效的能源体系的历史重任,从电?改?的现状和进程来看,电??业发展过程中仍?临严峻的挑战。传统电??业急需通过数字化技术形成新的核?竞争?,在保障数据安全和流程安全的前提下,实现运营优化,升级电?规模和效能以满??益增?的?电需求,捕捉消费者价值主张以开拓新业态创收。IDC调研显?,运营和管理优化、?持新业务拓展以及提升服务体验是电??业数字化转型的前三?驱动?。

  • 2024-01-18
  • 阅读701
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  • 44页
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一种BIM模型版权保护数字水印算法_蒋美容

针对BIM数据版权保护的需求,该文运用数字水印技术,提出一种针对BIM模型版权保护的空间域数字水印算法。在BIM原始数据中对每个多面网格顶点坐标进行读取操作,获取坐标数据的高位部分;运用单向映射函数建立坐标值与水印位的对应关系;利用量化调制方法将水印嵌入坐标值中的较低有效位部分,保存得到含水印BIM模型数据;水印提取时,无须原始数据参与,是一种盲水印算法。在实际应用中,因BIM模型中顶点坐标的相同值较多,被用来嵌入水印的有效载体较少,为解决这一问题,在误差容许范围内对原始坐标数据加入了随机噪声,以嵌入不同的水印,间接地增加了水印嵌入容量。实验表明,该算法能够很好的控制水印嵌入引起的数据误差,数据使用完全不受影响,算法抗平移、修剪等攻击,且鲁棒性较好,对BIM模型的版权保护具有一定的实用性。

  • 2021-04-23
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IEEESENSORSJOURNAL基于深空时网络和典型变量分析的工业过程质量相关故障检测方法

现代制造过程通常包含多个子过程,过程变量的时空特征难以提取,这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析(GATRU-CVA)。首先,利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来,为全局变量构建了图注意力网络(GAT)的空间特征提取器。此外,使用子块知识图将全局空间特征划分为子块,并构建相应的时间特征提取器。然后,考虑到过程动态特性,使用CVA基于时空特征对过程进行建模,并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器(KDE)方法确定。最后,使用热轧带钢机过程(HSMP)的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明,该方法对HSMP的正确监测率(CMR)为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词:规范变量分析、故障检测、门控递归单元(GRU)、图注意力网络(GAT)知识图。

  • 2025-01-11
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2023年宏观年度策略报告:万里风云,峰回路转-浙商证券-2022.10.26-89页

全球正在经历百年未有之大变局,万里风云,地缘政治将持续影响经济和市场。展望 2023 年,扰动市场的宏观不确定性因素将逐一淡化,峰回路转,权益市场也将养精蓄锐迎来新的转机。转机主要源自四大层面,经济层面主要是房地产中长期规划出台后政策预期的明朗化;疫情层面主要是联合国定义“大流行”结束后我国疫情防控体系在“动态清零”框架下进一步优化;地缘层面主要是 2022 年冬季来临后俄乌战局将逐步进入动态均衡阶段,战事不确定性下降;海外层面主要是欧债压力风险出清后,金融稳定的压力和美国通胀的回落驱动美联储在 2023 年 Q2 给出更为明确的政策转向信号,海外流动性紧缩的最大不确定因素将转向并趋于宽松。综合考虑全球不确定性因素拐点的潜在时间,我们认为 2023 年两会后市场预期将迎来转折,权益市场将在 Q2 起进入慢牛通道。

  • 2022-11-11
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对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现_孙慧萍

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

  • 2021-05-06
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未来石化装备国产化工作突破点在哪里?

新时代十年,我国石油和化工企业充分发挥产业链供应链核心作用,持续加大重大装备国产化攻关力度,为保障国家能源安全、产业安全、技术安全做出了重要探索并取得重要进展。

  • 2022-11-02
  • 阅读699
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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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