目前中国制造业正处于转型升级的重要阶段，智能制造成为中国制造业迈向全球的制胜关键，而智能制造必须要有智能供应链作为保障。本文在延续上篇关于智能供应链在智能制造领域典型应用的基础上，进一步分析了制造企业智能供应链存在的主要瓶颈，并重点探讨了智能供应链在制造企业的实现路径，为行业发展提供一定的思考
本文主要介绍了智能供应链在智能制造领域的五个方面典型应用，包括智能化研发设计、供应链需求预测和计划、智能化采购与供应商协同等等，并提出智能制造需要以智能物流作为前提和基础，越来越多的智能制造工厂将智能制造设施嵌入到智能物流系统中，成为流水线化物流系统的一个不可缺少的环节和部分。
根据 IFR 数据统计，2019 年我国每万名产业工人所拥有的 工业机器人数量仅为 187 台，远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年 来，一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升，另一方面工业机器人 产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛，二者将共 同推动机器换人的进程，带动工业机器人行业的发展。
为了解决中药走向大工业生产，严控质量，提高效率的要求，昆船公司实施的扬子江药业中药智能制造项目，在保留以往中药制药工艺的基础上，结合国内外加工工艺及设备的关注点，首次从原材料的数字化仓储、原药材洗、润、切、烘到饮片自动化储存等生产制造全过程直达成品自动化配送发货；推进了智能装备、制造执行、资源计划管理等关键技术在中药制造领域的应用，建立以质量管控数据流为基础、以网络互联为支撑的中药制造智能工厂，形成了一套完备的现代化中药智能制造生产整体解决方案。
罗博特科是专业的智能制造系统提供商，专注于为光伏、汽车电子、电子半导体、食品及药品等领域提供智能制造解决方案，包括智能自动化设备、智能检测设备、智能仓储设备、智能物料转运系统及智能制造执行系统，致力于通过创新技术让工业制造更柔性、更智能、更高效。
在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信息的收集、分析和发布。本文对差分隐私在图模型数据中的应用做了概述,提出了一种用于随机图模型数据中的差分隐私方法并讨论了其效能、应用场景以及当前的局限性,最后对差分隐私在该领域未来的探索方向做了简要的分析。
互联网金融是指任何通过互联网实现信用货币资金融通的方式,是区别于商业银行间接融资和资本市场直接融资的第三种融资方式。互联网金融是一种具备了互联网“开放、自由、平等、协作、分享"精神的新型金融业态,是基于互联网技术的金融活动。
Hive做为Hadoop的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop兼容的文件系统中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下,因此, Hive不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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