航空发动机仿真技术研究现状、挑战和展望

仿真技术是支撑航空发动机自主研发的重要手段，体现了一个国家的高端装备研发水平，可大幅提高航空发动机的研发效率和质量，减少实物试验反复，缩短研制周期，降低研制成本。本文论述了仿真技术在航空发动机学科领域维、产品层次维和全生命周期维三个方面的发展与应用现状，分析了航空发动机仿真技术发展存在的问题，提出了提升仿真能力的战略措施。

2022-01-07
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高性能密码资源池关键技术研究

随着 5G、物联网、云计算、区块链等新技术的飞速发展，这些新兴领域对高性能密码运算提出了更高的要求，重点研究高性能密码运算、节点虚拟化、弹性资源管理的高性能密码资源池设计目标，重点探讨高性能密码资源池在设计开发过程中需要重点关注的密钥安全管理、高性能密码运算、虚拟化管理、弹性密码服务等关键技术，可应用于云计算、大数据、物联网等高安全需求的领域。

2022-01-08
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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算（MEC） ,在实际部署的商业用例中，上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

2021-04-15
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【IEEETIM】基于双非负绞杀的LSTM软传感器输入变量选择与结构优化

软传感器作为一种重要的智能检测技术，已广泛应用于现代加工行业，实现对产品质量的有效监测和预测。然而，在实际工业过程建模中，模型输入和结构的冗余通常会导致建模复杂性增加和模型性能下降。在本研究中，提出了一种基于双非负绞杀（DNNG）方法的长短期记忆（LSTM）软传感器输入变量选择和结构优化算法。首先，使用过程数据集构建训练有素的初始LSTM模型，以捕捉工业过程的时间动态行为。其次，将DNNG算法集成到LSTM中，以减少输入变量和隐藏节点的冗余。该策略有效地为模型选择了最一致的输入变量，同时通过消除冗余的递归隐藏节点来简化LSTM结构，以降低模型过拟合的风险。此外，通过将网格搜索与块交叉验证相结合来确定模型的超参数。最后，通过数值算例将所开发的算法与其他最先进的算法进行了比较，并用于预测燃煤电厂脱硫系统净烟气排放中的SO2浓度。对比结果表明，该算法有效地消除了冗余变量，简化了模型结构，同时比其他算法具有更好的预测性能。

2024-06-17
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谈谈数据管理的核心内容和策略

从广义上讲，企业数据可以是企业使用的任何类型的数字信息。它可能来自网络平台、移动应用程序、CRM 系统和公司使用的其他软件。所有这些数据都可以分为三种不同的类型。事实上，它可能会被分成更多，但我们将关注最流行的——交易型、分析型和主数据。

2023-01-24
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推行“三闭环”管理机制，降低电动机故障率

2022年中化泉州石化设备管理部电气专业组不断摸索创新、多措并举，在电动机管理上逐步推行“三闭环“管理机制，取得显著效果，全厂55kW及以上功率电动机1726台，故障率0.23%，优于年度KPI指标0.3%，这是公司在电气管理方面，自2019年以来获得的最好成绩。

2023-01-17
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新型电力系统之大规模新能源基地并网特性分析与控制

2021-05-10
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SaaS参考架构和关键技术

云计算服务现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别，那么也没啥，因为很多人确实不知道。云其实是互联网的一个隐喻，云计算其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。任何一个使用基于互联网的方法来计算，存储和开发的公司，都可以从技术上叫做从事云的公司。然而，不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO，所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。云也是分层的任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。

2021-09-08
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智算中心高速互连技术报告（2026）

预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协同与互补。

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当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?

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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。