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域控制器有多种它们分别负责什么?

核心:以博世经典的五域分类拆分整车为动力域(安全)、底盘域(车辆运动)、座舱域/智能信息域(娱乐信息)、自动驾驶域(辅助驾驶)和车身域(车身电子),这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别自动驾驶车辆的所有控制功能。

  • 2024-04-24
  • 阅读212

关于矿山安全先进适用技术装备推广与落后技术装备淘汰目录的公示(2024)

根据《矿山安全先进适用技术装备推广与落后技术装备淘汰目录管理办法(试行)》(矿安〔2022〕82号),国家矿山安全监察局组织编制了《矿山安全先进适用技术装备推广目录(2024年)》(附件1)和《矿山安全落后技术装备淘汰目录(2024年)》(附件2),现进行公示。如有异议,请在公示期内书面反馈意见(联系方式附后)。

  • 2024-04-23
  • 阅读762

新型工业互联网平台参考架构(75页)

在实现新型工业化的征程上,全面数字化、云化、智能化是大势所趋,未来已来,时不我待!我们愿与产业链上下游产业同仁、客户、伙伴、广大开发者一起,为推动工业与信息化深入融合,加速数字化与智能化转型共同努力、共创共赢。

  • 2024-04-28
  • 阅读263
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第11章知识图谱及其应用

知识图谱是AI领域的一个重要分支,它结合了语义技术、数据挖掘和图论等多个学科的研究成果,用以构建跨领域知识的关联网络,对于提高信息检索的准确性和丰富用户体验等方面具有重要价值。

  • 2024-04-23
  • 阅读185

187张PPT!防错技术手册,完整版!

防错,它可以是一种机械或电子装置,能够防止人为地错误或者让人一眼就看出错误的位置。今天将通过三部分:防错方法的基本知识、防错方法的应用和防错方法实战案例分析来介绍,希望对大家有所助益。

  • 2024-04-23
  • 阅读368

BOM清单

为什么要问诸如物料清单 (BOM) 这样令人打哈欠的烦恼话题呢?与制造专业人士提起这个问题,他们的目光立刻变得呆滞,而精益文献在这个问题上却保持沉默。 然而,参与装配的每个人都同意,BOM 是其活动的核心,BOM 长期存在准确性问题,这些不准确性的解决方法会损害公司更新和定制产品的能力,而且 BOM 维护会占用资源。也许值得对这个主题进行一些思考并进行对话。

  • 2024-04-22
  • 阅读205

西门子完整数字孪生解决方案概述

大多数技术都基于 MindSphere 云,它被描述为一个开放的物联网操作系统。用户可以访问西门子构建的本机应用程序,也可以开发自己的应用程序,还可以访问由快速增长的第三方生态系统编写的应用程序。每个设备都将实现互联和智能化,但需要应对更长的周期时间——例如,您可能每 1-2 年更换一次手机,但您大约 10 年或更长时间都不会更换工厂机器。MindSphere 提供了一个统一的数据层,将软件工具和物理设备结合在一起。

  • 2024-04-22
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
  • 阅读423
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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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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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