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【机械设计】机械设计培训-第三讲-三相、伺服、步进电机

【机械设计】机械设计培训-第三讲-三相、伺服、步进电机

  • 2021-12-08
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【机械设计】机械设计培训-第四讲:气动液压与传动部分

【机械设计】机械设计培训第四讲:气动液压与传动部分

  • 2021-12-08
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URLLC技术研究及其在智能网联行业的应用探讨

智能网联汽车产业旨在构建“人-车-路-云”协同的智慧交通体系,是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态[1-2]。车辆的网联化、智能化对大量数据的传输和对业务时延都提出了很高的要求。将5G大带宽、高可靠、低时延的特性应用于其中,能够显著提升通信网络性能、拓展应用范围。本文将介绍URLLC技术研究进展,并进一步分析URLLC技术在智能网联领域的应用并给出建议。

  • 2021-12-07
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面向6G的URLLC需求与关键技术分析

智能体交互与虚实空间互动将成为未来垂直应用的重要新场景。分析了新场景对通信网络URLLC、确定性传输和定位能力的新需求,在总结了5G URLLC技术方案的基础上,提出计算-通信-控制的一体化设计架构。该架构融合了同步网、确定性传输网、通信-感知-定位一体化无线接入网,为URLLC性能增强提供了解决思路。

  • 2021-12-07
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URLLC关键技术研究与空口时延分析

URLLC作为5G三大场景之一,其具有超低时延和超高可靠的特性,可广泛应用于多个行业中。在URLLC低时延高可靠的关键技术研究的基础上,对TDD/FDD NR下的eMBB与URLLC空口数据收发时序和环回时延进行了对比分析,提出了URLLC网络部署建议。

  • 2021-12-07
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URLLC关键技术和网络适应性分析

URLLC作为5G三大场景之一,具有超低时延和超高可靠的特性,成为传统通信切入垂直行业的重要突破口。首先分析了URLLC的低时延关键技术和高可靠关键技术,以及URLLC增强的相关技术,再以中国电信和中国联通的3.5 GHz网络为例,分析了URLLC在TDD网络的适应性。

  • 2021-12-07
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URLLC应用场景及未来发展研究

URLLC是5G的三大应用场景之一,URLLC具备高可靠、低时延、极高的可用性等全新特性。为了推动URLLC在典型应用中的落地实施,分析了垂直行业中三大典型应用的技术指标及URLLC在典型应用中的应用挑战,同时从部署和策略两个方面设计了URLLC切片的解决方案,深入讨论了URLLC应用在未来可能遇到的问题和挑战。

  • 2021-12-07
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URLLC典型应用建模与评估

为了实现万物互联,5G标准在制定之初就提出了三大场景:增强移动宽带(eMBB)、超可靠低延时通信(URLLC)、海量机器类通信(mMTC)。其中,URLLC技术被视为移动通信技术针对工业控制、智能医疗、自动驾驶等高实时性高可靠性要求的垂直领域的深度优化。本文将聚焦于第一批落地应用的典型URLLC场景(港口远程控制和工厂AGV),分析其典型业务模型,基于运营商典型网络配置进行建模评估,结合系统级评估结果,给出后续发展建议。

  • 2021-12-07
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

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