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iWorker云MES

云MES帮助企业解决生产的问题,基于MES管理+云平台储存+大数据运算而来,区别于一般管理系统,云MES操作运行不需要独立的服务器去储存和运行,而是通过云端进行数据、储存、运行,最后将计算完的数据在MES系统上呈现,呈现端普遍为PC、手机。

  • 2021-03-31
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电子学 第二版 霍罗威茨 928页 65.9M 高清书签版

家庭开关是有具体的型号和大小的,针对不同的用电情况,需要用到不同大小的开关,我们除了要选择正确的开关种类,还要选对开关的大小。

  • 2022-02-04
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 (long-short term memory, LSTM)、两个线性整流函数层(rectified linear unit, ReLU)、两个全连接层(fully connected layer)和输入、输出层组成的深度神经网络,用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪, 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明,模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据,以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例,详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响,并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
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基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解_杨枫

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题,利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数表征加工时间和交货期信息,并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度;用拖期可信度度量药品生产发生拖期的概率,建立了以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型,提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法,并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明,给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景,而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解,相比经典布谷鸟算法,该算法有更好的性能。

  • 2021-06-16
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工业互联网标识解析安全白皮书(2020)

工业互联网标识解析是工业互联网的重要网络基础设施,为工业设备、机器、物料、零部件和产品提供编码、注册与解析服务,并通过标识实现对异主、异地、异构信息的互联互通、安全共享及智能关联,是实现工业互联网快速发展的重要基石。我

  • 2021-05-07
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油气行业数字化转型白皮书

中油瑞飞联合北京大学光华管理学院董小英教授研究团队、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、安永(中国)企业咨询有限公司、中国石油大学(北京)人工智能学院、北京石油化工学院人工智能研究所联合撰写了《油气行业数字化转型研究报告》。等单位,历时九个月深入调研和思考,对油气行业的数字化转型案例和实践进行了收录整理和详细解读,为进一步的学术研究和产业实践提供了重要参考。

  • 2021-06-23
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人工智能254

所谓人工智能,就是人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或者说是人们使用机器模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的,所以又称为机器智能。从另一个角度来看,人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能处理的复杂问题。

  • 2021-06-28
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机械设计图册.第4卷-977页

采用智能系统可以实现对工作过程及时的效验,通过效验来将分析的结果在第一时间向监控中心进行传达。其次在机械设计的过程中为了满足智能化制造的需要也要对相应的数控加工平台进行开发。

  • 2022-02-07
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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