振动加工可以在一定程度上减小切削力、改善加工质量，但是在工艺优化和装备研发过程中，大量的实验会增加研发成本，同时特殊工况下的研发需求很难通过实验来完成，即使能完成但是成本很高或者风险很大。比如振幅和频率的耦合关系对加工质量的影响、极限频率和振幅下加工效果的测试以及振动钻孔的排屑观测等。
根据基层实际情况将《火灾隐患督改单》设计成居住出租房、一般单位和小场所三种类型，采用打勾的方式进行填写, 便于基层工作人员的操作。 整改期限届满后，工作人员进行复查并填写《火灾隐患复查单》，确认是否复查合格
工业互联网公共服务平台建设 在教育、医疗、交通、物流等领域 培养15个5G应用示范 力争数字经济规模增长10% 5G技术真正的意义在哪里？
根据 TCP 四次握手协议，正常情况下在主动关闭端发送了 FIN 之后，进入 FIN_WAIT_1 状态，在此状态下收到对端的 ACK ，则进入 FIN_WAIT_2 状态，而 FIN_WAIT_2 后续要做的工作是等待接收对端发过来的 FIN 包，并且发送 ACK ，进而进入到 TIME_WAIT 状态，并最终进入释放连接处理流程
基于学科交叉的语言智慧工程 基于学科交叉的新视野,中国民航大学中欧航空工程师学院开展中外合作办学,为学生提供了丰富的教学资源,培养了学生的跨文化视野,并充分开展产学研合作,培养“语言+专业”的
真机递虎－无人配送机器人 创办真机智能前,刘智勇是阿里巴巴“瓦力超级大脑”的技术负责人。他口中的产品,正是无人机外的另一种方案——配送机器人（无人小车）。真机智能研发的配送机器人
小白极智视觉：以计算机视觉技术，重新定义视频广告 视频播放中，实时识别 运动人脸、物品、场景、语义，实时投放高相关度广告
阿米纳隐形音响（深圳）有限公司，于2015年7月成立于深圳，是一 家以研发和销售隐形音响为主业的公司。通过吸收世界领先技术，利用自 身研发优势，已开发出了自己的核心专利技术近50项。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者，时间周期上会到秒级，这样导致数据量非常大，比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。
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