数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中，应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释（interpretable）、可泛化（generalizable）、可说明（explainable）和可认证（certifiable）的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容：历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下，讨论最近的算法和技术应用趋势。

2022-01-05
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基于UWB定位技术的多移动机器人编队控制

提出了一种基于超宽带（UWB）定位系统的多移动机器人编队控制算法及系统。UWB定位技术是一种较为成熟的技术，但目前较少应用于编队控制问题中。首先给出了系统框架设计以及机器人的硬件设计，然后对该系统建立数学模型，根据建立的系统模型，设计出分布式控制算法，并且给出系统稳定性的证明，最后仿真实验验证了算法的有效性。

2022-01-05
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MEC热轧除鳞新技术

氧化皮是钢材在高温下发生氧化作用形成的腐蚀产物，氧化皮面积越大，钢材基体腐蚀速度越快、腐蚀越严重，因此钢材加工前需要去氧化皮。传统去除氧化皮采用酸洗法，通过酸液和钢材表面的氧化皮发生化学反应除鳞，是国内外应用最广泛的除鳞技术，具有效率高、生产速度快等优点。但酸洗过程中产生的大量酸雾、含重金属离子废酸、含重金属酸泥、含金属离子的废水等危废，成为了环保重点管控的高污染源头，必须通过燃烧酸再生或中和处理后才能达到排放标准，严重影响了“碳达峰、碳中和”的目标实现，制约了当前钢铁工业的绿色、低碳、高质量发展。

2022-01-04
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TD-LTE数字蜂窝移动通信网无线操作维护

本标准规定的测量报告数据主要来自UE和eNodeB的物理层、RLC层，以及在无线资源管理过程中计算产生的测量报告。原始测量数据或者经过统计计算（可以在eNodeB或OMC-R上实现统计）报送到OMC-R以统计数据形式进行存储，或者直接报送到OMC-R以样本数据形式进行存储。

2022-01-04
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基于数字孪生技术的产线设计和迭代演化

近年来，数字孪生技术在工业4.0和中国制造2025的大背景下得到了快速发展，未来几年国家将重点支持新基建涉及的七大领域的发展，包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网[1]，而数字孪生技术将是助力新基建的各大领域实现颠覆式升级转变的引擎之一。在此背景下，国内外对数字孪生技术的研究和应用呈现井喷式发展，同时涌现了很多新的研究成果。但是数字孪生技术在自动化生产线的设计研发和具体应用尚处于探索阶段，研究成果相对较少且缺乏系统性。

2022-01-04
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数字孪生技术赋能矿山数字化转型

当前，世界正处于百年未有之大变局，在变局和危机中，各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素，也成为了各国关于未来全球发展的共识。对于采矿业来说，要走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路，数字化、信息化是其发展的必然趋势。实行数字化管理，可综合考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各种因素，使矿山规划管理具有更高的效率、更丰富的表现手法、更多的信息量、更高的分析能力和准确性，从而提高矿山生产和管理的时效性、有效性、资源优化配置水平及综合实力，促进矿山的可持续发展，达到提高整体效益、市场竞争力和适应能力的目的。

2022-01-04
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基于数字孪生技术的船舶远程检验研究与探讨

近年来，数字孪生这一前沿技术得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前，数字孪生主要应用于制造业领域。国际数据公司（IDC）表示，现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模，数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。

2022-01-04
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数字孪生技术中CFD降阶方法在电子设备散热分析中的应用

本文介绍了联合利用ANSYS Fluent和ANSYS Twin Builder建立液冷板散热ROM和温度场Static ROM的过程，实现了三维CFD仿真降阶为一维数学模型（ROM），为建立液冷板散热模型创建了基本的仿真计算数学模型，从而提升了数字孪生的应用价值和工作效率。

2022-01-04
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密码应用与安全性评估—解决方案

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绿色数据中心行业洞察：对算力行业的一点思考（302页）

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医疗健康大数据洞察报告：2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。