高级计划与排程APS系统是一个多重约束的排程，包括更多的排程方法，可视化的拖拉排程，基于能力和相关能力排程，实时的能力承诺CTP和高级物料计划
学术报告|东南大学花为教授：高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究 ？科技部中青年科技创新领军人才等。主持国家重点研发计划项目课题、973项目子课题、国家自然科学基金、江苏省重大科技成果转化资金、航空科学基金等科研项目 30 多项。共发表论文近200篇，其中SCI检索150 余篇。出版国家级规划教材工部、国际出版社专著2部。申请中国发明专利109件．PCT发明专利1件，己获授权发明专利60件，1件获第42 届瑞士日内瓦国际发明展览会银奖，中国专利优秀奖、江苏省专利项目金奖。
这篇博客主要是针对于现有的热门的激光点云处理算法pointnet++如何分类自己的数据集展开的。在介绍基本的pointnet++算法的概念、基本步骤及思想、部分代码讲解之后，会介绍如何使用自己的数据集进行分类（涉及到详细的代码改进方法及步骤）以及打印利用自己数据集跑出的模型后的点云坐标。
三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
在《SRE:Google运维解密》中,Google SRE的关键成员解释了他们是如何对软件进行生命周期的整体性关注的,以及为什么这样做能够帮助Google成功地构建、部署、监控
锂离子（Li-ion）电池在可再生能源和电动汽车中的应用不断升级，这凸显了对增强预测和健康管理系统的需求，以降低突然故障的风险。确定剩余使用寿命（RUL）是当前电池预测领域最关键的任务之一。尽管统计和机器学习（ML）方法已被证明在研究设置中是有效的，但许多挑战阻碍了将这些预测方法应用于现实场景。这些挑战包括：（1）缺乏具有类似实验条件的运行到故障数据集。（2）在容量与放电周期对中呈现的数据粒度低。（3）在现实场景中缺乏“时间标识符”。时间标识符是提供有关工作电池当前退化状态的知识的任何标签。为这项研究开发的研究问题是，“在没有时间标识符的情况下，数据有限的锂离子电池的剩余使用寿命能否预测？”具体目的是估计有限数据的时间标识符并预测RUL，结合可靠性分析和深度学习的创新框架解决了这些具体目标。实验数据用于测试框架的功能，将训练数据集限制为只有三个电池，测试数据集限制为另一个电池的小样本（< 10个数据点）。这项新方法使得RUL预测能够达到大约5个周期的误差和6.24个周期的均方根误差，表现优于其他在锂离子电池剩余使用寿命预测中使用更多电池退化数据但无时间标识符的基准研究。
汽轮机原理及设备知识学习PPT
在移动通信系统中，切换已被作为一种关键的技术广泛应用。本文首先对切换过程的基本概念进行介绍，然后依次论述了硬切换、软切换、无缝切换、接力切换和垂直切换的原理、过程及优缺点，并结合这几种主流的切换技术做了比较，并对几种切换技术的优兮做了总结。
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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，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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