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基于Q-learning的工业互联网机器设备用户数据计算卸载决策方法

本发明公开了基于Q-learning的工业互联网机器设备用户数据计算卸载决策方法,通过构造小区内用户计算卸载的网络模型、时延模型、能耗模型和经济开销模型,并根据小区内用户数,设置Q-learning模型中的环境状态、卸载动作和奖励函数,从而依据Q-learning迭代学习后所获得的Q表执行卸载动作,获得最优的卸载策略,完成小区内用户计算任务的分配处理。本发明克服了传统数据计算卸载系统无法应对复杂多变的网络环境和服务器状态以及局限于对单一开销优化等问题。仿真实验表明,本发明提出的基于Q-learning的工业互联网设备用户数据计算卸载决策方法在减少用户总体和局部计算卸载开销方面具有一定的优势。

  • 2021-06-16
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电子商务在物流的应用

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务。

  • 2021-06-15
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工业机器人操作机设计原则和设计方法

有些机器人能完成多种工作任务,如MOTOMAN-SKI20系列机器人,既可以用于搬运也可以用于点焊,具有快速、精巧、强有力和安全性高的特点;另一种MOTOMAN-SK6/SK16系列机器人,可以完成弧焊、搬运、涂胶、喷釉和装配多种任务,具有高速、精巧和可靠性高的特点。

  • 2021-06-13
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机电一体化系统工程应用技术新进展

机电一体化系统工程应用技术新进展。 机电一体化系统工程应用技术新进展

  • 2021-06-10
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OneData建设探索之路:SaaS收银运营数仓建设

在现有大数据平台的基础上,借鉴业界成熟OneData方法论,构建合理的数据体系架构、数据规范、模型标准和开发模式,以保障数据快速支撑不断变化的业务并驱动业务的发展,最终形成我们自己的OneData理论体系与实践体系。

  • 2021-06-07
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什么是第一性原理,它有什么重要意义?

第一性原理是一个非常有意思的话题,分成四个部分介绍。 01 任何事物背后必有道理。 02 如何理解第一性原理? 03 第一性原理的三个经典例子 04 第一性原理有什么作用?

  • 2021-06-04
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主流分布式文件系统对比

分布式文件系统是分布式领域的一个基础应用,其中最著名的毫无疑问是 HDFS/GFS。如今该领域已经趋向于成熟,但了解它的设计要点和思想,对我们将来面临类似场景/问题时,具有借鉴意义。 并且,分布式文件系统并非只有 HDFS/GFS 这一种形态,在它之外,还有其他形态各异、各有千秋的产品形态,对它们的了解,也对扩展我们的视野有所俾益。 本文试图分析和思考,在分布式文件系统领域,我们要解决哪些问题、有些什么样的方案、以及各自的选择依据。

  • 2021-05-24
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数字化机加生产线刀具数据库的构建及应用

随着数控技术、网络技术和信息技术的广泛应用和普及,生产制造单位基于数控加工设备、网络系统和信息系统建立了数字化生产线,以实现柔性化、精益化、信息化和智能化生产加工。刀具作为数字化生产线中较为昂贵的消耗性资源,是影响生产效率、加工成本和产品质量的关键性因素。有关数据显示,刀具对生产效率的影响可达25%~30%,例如16%的计划作业停止是由于缺乏刀具造成的,30%~60%的刀具库存不在控制之中。目前,国内企业的刀具管理沿袭传统模式,只针对生产加工阶段的物理刀具进行库存、借入和借出等信息管理,而无法追踪管理每个刀具的实际使用情况、加工时间和切削参数等信息,而且未涉及工艺设计、生产准备等阶段,造成刀具流转各个环节之间信息相互独立、互不关联。

  • 2021-05-24
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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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弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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