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应用数学新时代的曙光

开普勒范式和牛顿范式 自牛顿以来,科学研究基本上是按照开普勒和牛顿这两种不同的范式展开的。开普勒范式是一种数据驱动的研究方式,通过对数据的分析寻找科学规律并解决实际问题。其经典案例是行星运动的开普勒定律。生物信息学为开普勒范式在现代的成功提供了一个令人信服的例证。牛顿范式是一种基于第一性原理的研究方式,其目标是发现物理世界的基本原理。它的最佳案例来自牛顿、麦克斯韦、玻尔兹曼、爱因斯坦、海森堡和薛定谔等人的理论物理工作。时至今日,牛顿范式仍是许多顶级才智的主要用武之地。

  • 2021-06-07
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水泥工业烧成技术系列报告:篦冷机优化改造技术的应用和操作

篦冷机是烧成系统最主要的设备,大多数篦冷机都因为系统超产太多而处于超负荷运行状态,因此故障率高,熟料温度高。事实上,篦冷机是对熟料强度、游离钙高低和水泥磨产量起着决定性作用的重要工艺环节,它同时还对烧成系统的稳定运行和节能降耗起着决定性的作用。篦冷机改造就像烧成系统改造一样,也是一个系统工程。在这个系统中,不能单纯地通过增加冷却风机的风量或压力来提高冷却效果,而是应该以改变熟料在篦冷机内的“冷却状态”为核心,以提高急冷效果为目的,改造固定床结构以及急冷篦板结构,同时优化固定床之后各个阶段篦床的冷却能力,合理配置风机风量和压力;在运行初始阶段采用合理的操作,建立合理稳定的料层厚度;在正常运行期间采用以“稳定窑头罩压力和二次风温”的操作方法,来保证料层的稳定和系统运行的稳定。

  • 2021-05-31
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配电自动化通信技术选择及建设方案

配电自动化通信系统是配电自动化重要组成部分,是电力通信网适应智能电网建设提出终端通信接入网的主要内容。本文在国家电网公司配电自动化规划的总体框架下,阐述其与电力通信系统关系,在分析配电自动化业务需求基础上,针对不同通信技术特征对比,提出技术选择方案,并在此基础上提出配电自动化通信系统建设总体设计方案。

  • 2021-05-31
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工业互联网标识解析体系综述_任语铮

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:28:35 摘要:随着物联网、5G和工业技术的发展,工业互联网已成为新兴研究领域。由于工业生产的特殊性,对标识解析服务的时延、安全性、稳定性都提出了更高要求。传统DNS标识主体单-一、解析结果僵化、安全保护薄弱,无法满足:工业互联网要求。在此背景下,如何对任意对象提供高效、灵活、安全的解析服务,已成为全球关注的热点领域。首先讨论了工业互联网标识解析体系设计原则和关键支撑技术,其次对现有标识解析体系进行了概述和对比分析,然后阐述了新型标识解析方案研究成果,最后讨论了该领域面临的核心问题,并对未来发展趋势进行了展望。关键词:工业互联网:标识解析:句柄:对象标识符:泛在识别技术:物联网统一标识:分布式散列表:区块链

  • 2021-05-18
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制造云设计服务开启社会化研发设计协同模式

以企业已部署的用友PLM作为数据端,支持企业、组织之间的数据发放以及业务协同,实现企业、组织间的数据互联互通,信息共享; 无需VPN,不占用PLM站点,提高业务效率,降低IT支出; 企业数据仍然按照原有模式受控,由企业选择受控数据发放给授信企业; 无需重新实施,企业快速上云。

  • 2021-04-30
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范俊伟.基于IoT体系安全防护建设方案简析

安全风险分析-终端和通信风险 固件的泄露会极大的提供被破解的风险,让更多的人在不接触的终端的情况下也能参与到破解的过程中。 终端的软件部分将会是数据来源和边缘计算的重点,里面包括数据相关业务逻辑和核心处理算法。 IoT存在不同终端与终端相互服务相互访问,终端与终端以及与服务器之间的服务协议是保证系统正常运转的关键桥梁,协议接口的暴露为攻击者增加了攻击点和面。 IoT的网络的原始数据均来自于终端设备,终端数据和通信数据泄露,攻击者通过同一个漏洞进行批量攻击,进行数据盗取。

  • 2021-04-29
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人工智能和智能制造

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。

  • 2021-04-27
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钓鱼演练:基于攻防模式的人为因素风险教育

? 勒索软件成为增长最快的网络犯罪类型,全球勒索软件损坏成本达到200亿美元,每11秒就有一家企业成为勒索软件攻击的受害者 ? 90%以上的中小企业缺乏安全意识与技能 ? 由于企业声誉或竞争因素,50%以上的高净值企业可能成为网络攻击的目标。

  • 2021-04-27
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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