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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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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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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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