阿里云数据库 完整的闭环生态:阿里巴巴在 AAAI 2018 上也收获了 11 篇录用论文，分别来自 iDST、 业务平台事业部、阿里妈妈事业部、人工智能实验室、云零售事业部，其 中有 5 位作者受邀在主会做 Oral 形式报告，另有 1 位作者携两篇论文在 主会以 Poster 形式做报告。论
在国家的大力支持下，新能源汽车近几年迅猛发展，市场增长迅速。作为新能源汽车的核心部件，锂离子动力电池得到飞速发展。同时，市场对锂离子电池的能量密度、寿命、安全等方面不断提出新的要求，国家补贴政策调整对电池成本也提出更高的要求。因此，电池厂必须更加重视生产过程中的品质和成本，努力提高产品的质量和一致性，降低生产成本。而锂离子电池极片制造是电池生产过程中的关键过程，具体包括浆料的制备、极片涂布和干燥、极片的辊压压实，以及极片的裁切。目前，在电池极片制备过程中，越来越多的在线检测技术被采用，从而有效识别产品的制造缺陷，剔除不良品，并及时反馈给生产线，自动或者人工对生产过程做出调整，降低不良率。
在传统的机械制造技术中，通常采用铸造进行复杂工件的生产，例如采用精密铸造或压力铸造。同时，随着锻造和模具成形技术的发展，其产品已经很难加工或者已经不可能制造出来。因此，工业发展迫切需要现有技术的重大改进或者新技术的出现，因而增材制造技术的出现便具有重要的意义。激光增材制造技术是增材制造技术中最具代表性的一类，按照其成形原理分类，最具有代表性的是激光选区融化（SLM）和激光金属直接成型（LMDF）技术，激光选区熔化技术的原理如图1所示。
粉末涂料在户外的应用越来越普遍。从而使作为防护与装饰的粉末涂料涂层，其耐候性和耐久性也受到越来越多的关注，特别是如天花板、幕墙板、饮水机、空调机、洗衣机、铝型材等室内外用品的涂膜，在自然环境中会发生一系列变化，具体表现为光泽下降、颜色变暗淡，涂膜表面出现锈点或裂纹，开始轻微粉化……
涡轮盘是航空发动机最重要的核心热端部件之一, 随着高推重比、高功重比及高燃效发动机的发展, 对涡轮盘强韧性、疲劳性能、可靠性及耐久性提出了更高的要求。高合金化的镍基高温合金涡轮盘材料, 由于强化元素不断增多, 合金中偏析严重, 组织极不均匀, 热工艺性能恶化, 常规铸造和变形工艺无法满足新型发动机对盘件的需要。
将区块链技术和企业级中台架构中的业务中台能力沉淀和提升的需求相结合，从区块链的种类和技术特点入手，阐述如何提升业务中台沉淀能力的性能，改善现有的能力不足。区块链技术将在业务中台以及中台架构内的各个部分得到广泛的应用。
当前我国亟需针对行业痛点，借鉴发达国家数字充电桩部署经验，强化顶层设计，明确建设需求，持续推进各级充电数据库的搭建和对接，深入挖掘充电信息服务平台价值，充分发挥地方政府和行业作用，完善全国综合充电网络，为用户提供高质量充电基础设施和智能灵活的充电解决方案。
重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战，提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究，结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法，为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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