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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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数字孪生体系在整车电子开发过程中的应用

?数字孪生“Digital Twin”概念最早提出是在航空航天领域。在2010年,NASA提出了数字孪生概念,当时数字孪生定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统仿真过程”当时数字孪生在飞行器设计、维修、故障情况预测和性能评估中有大规模的应用。

  • 2022-08-24
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DSP基础与应用系统设计

软件开发服务的未来取决于在竞争激烈的市场中吸引和留住人才。这对于那些没有能力为员工提供全包式福利待遇,而愿意让员工在自己最快乐的地方工作的小企业来说非常重要。

  • 2022-02-07
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2019中国智能锁应用与产业白皮书

智能门锁是指区别于传统机械锁的基础上改进的,在用户安全性、识别 性、管理性方面更加智能化、简便化的锁具。智能门锁是门禁系统中锁门 的执行部件。智能门锁区别于传统机械锁,是具有安全性、便利性、先进 技术的复合型锁具。本报告内容范围限定为应用最广的入户型智能门锁。 (不含酒店门锁与公寓门锁)

  • 2021-12-15
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大数据时代信息伦理的困境与应对研究_梁宇

大数据时代信息伦理面临更大挑战。通过现实案例分析大数据时代信息伦理的主要困境,包括信息隐私被肆意侵害、信息污染屡禁不止、主体价值迷失普遍存在、信息不公持续扩大等方面。从技术根源、社会根源和主体根源分析信息伦理的成因,认为要从明确信息伦理原则、加强社会监管、强化技术创新、加强信息伦理教育等方面消解信息伦理之困。分析信息伦理困境的深层根源,寻求消解大数据时代信息伦理困境之道,以推动大数据技术更好地服务于社会进步与发展。

  • 2021-06-18
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MES项目数字化展示的圈套,后MES时代

制造执行系统协会(Manufacturing Execution System Association,MESA)对MES所下的定义:“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时,MES能对此及时做出反应、报告,并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动,有效地指导工厂的生产运作过程,从而使其既能提高工厂及时交货能力,改善物料的流通性能,又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”

  • 2021-06-04
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基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识_吴忠强

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果

  • 2021-04-21
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车行业横向评价主要OEM在智舱智驾方面的能力二智能车联谁更有变现潜力

智能车联正成为车企与消费者之间新商业模式的纽带,存量客户变现的全新入口。(1) 传统汽车商业模式面临变革,软件服务逐渐成为主角:特斯拉初步构建 FSD 付费、OTA 付费升级以及高级车联网三大软件创收模式,其中 FSD 成为主要收入来源,特斯拉的成功 倒逼车企争相推出软件服务;(2)传统经销模式改变:传统模式下,车企直面经销商, 无法接受用户端反馈,并与之产生互动。而特斯拉及新势力采取的线上+线下的直销模式 带来用户体验提升,推动传统经销模式变革。在商业模式的变革中,智能车联 APP 凭借 丰富功能和良好的交互体验,成为整车厂触达用户的重要渠道。

  • 2021-03-19
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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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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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