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达索、西门子、PTC:工业软件三大顶部PLM玩家的战略布局分析

至今,设计软件CAD行业的发展已经走过六十年,多少早期的CAD公司已经身影不再。而在高端CAD领域只剩下这三家:达索系统、PTC和西门子PLM。然而,“高端CAD”只是他们过去共有的一个特征。在当下数字化的世界,各家的天空变得更加开阔起来。正是这些多姿多彩地特征,清晰地反映了工业软件发展的未来。

  • 2021-03-24
  • 阅读666
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  • 14页
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数控机床“限位报警”原因分析与处理

此原因引起“限位报警”发生率相对较高,由于外部元器件受环境影响较大,如机械碰撞、积尘、腐蚀、摩擦等因素的影响,易于导致相关限位开关本身损坏及控制电路断路,同时产生“限位报警”信息。也遇见超程开关压合后不能复位的情况。这类故障的处理比较直接,把损坏的开关、导线修复好或更换即可。导线断路或接触不良时需仔细地校线和观察。

  • 2022-08-30
  • 阅读663

数据中台-数据加工处理平台

数据加工处理是实现数据标准化的过程,包括了数据的提取、清洗、关联、比对、标识、对象化等操作,支持实时计算和离线计算,支持批量处理操作。数据传输过程支持分布式数据传输方式。在数据处理过程中,引入人工智能技术,实现结构化和非结构化数据的处理,采用图计算和内存计算技术,实现数据的价值提升。在数据处理过程中,引入模型体系和标签工程和知识图谱技术,进一步提升数据价值密度,为数据智能应用实现数据增值、数据准备、数据抽象。

  • 2024-02-14
  • 阅读659

热处理手册-典型零件热处理

基于这种情况为了使得我国的机械制造业能够得到较好的发展,就必须在信息时代下借助于智能化的技术来改善机械设计中所存在的问题

  • 2022-02-04
  • 阅读658
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  • 711页
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国家网信办发布《数字中国发展报告(2021年)》(附全文)-70页

2017年到2021年,我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB,全球占比9.9%,位居世界第二。大数据产业规模快速增长,从2017年的4700亿元增长至2021年的1.3万亿元。公共数据开放取得积极进展,2017年到2021年,全国省级公共数据开放平台由5个增至24个,开放的有效数据集由8398个增至近25万个。各地积极探索数据治理规则,培育数据要素市场,促进数据流通交易和开发利用。

  • 2022-08-15
  • 阅读658

赛迪智库我国各省区市新基建发展潜力白皮书

2020 年 3 月 4 日,中央政治局常委会指出,“加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。以 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、工业互联网为代表的“新基建”项目成为各地投资的重点。

  • 2021-03-17
  • 阅读655
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  • 22页
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数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
  • 阅读651
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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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。

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