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军民融合下的信息共享安全

在军民融合信息共享的发展过程中出现了许多问题,但是对军民融合信息共享安全性的研究及其匮乏,这不仅显示在军民融合的层面,也显示在当危机漏洞出现时,应对不及时、方法单一的层面。 在军民一体化发展创新过程中,信息资源的共建共享是军民双方合作成功的必要前提和重要基础,安全、顺畅的信息资源共享是我国在发展军民融合创新过程中成功的基础和关键。因此,在信息资源共享壁垒打破的同时,保证信息资源共享的安全性是非常重要的。

  • 2022-02-22
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传统制造行业如何融入智能制造技术?

作为工业大省,河北的传统制造业技术水平低于南方发达省份,且高能耗、高污染产业所占比重较大,创新能力一般。河北省在传统制造业上的处境与大部分西北部地区的传统制造业类似,在《中国制造2025》政策指导下,中央和河北省政府大力推动制造业数字化转型升级,推广智能制造技术在制造业的应用,已取得显著成果,成功探索出一条智能化、绿色化、服务化的发展之路。因此,本文选择在传统行业的智能制造改革中具有一定典型意义的河北省传统行业发展之路,对传统制造行业的智能化发展进行剖析。

  • 2022-02-22
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中国切削刀具现状、格局与未来

工厂里待过的都知道,在金属加工制造业里的几个关键技术里,热处理靠的是烧得一把好火,机加工靠的则是一把好刀。子贡问仁。子曰:“工欲善其事,必先利其器”。刀具虽然看起来在制造业中无足轻重,但刀具的新材料,新技术层出不穷,生产,销售,服务的方式丰富多彩。伴随着中国制造业的腾飞,刀具在制造业里的份额也愈发不可或缺,且必须迎头赶上。

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工业人工智能驱动的流程工业智能制造

制造业是国民经济必不可少的基础产业,是支撑经济持续增长和世界经济的重要力量。离散制造是一个物理过程,产品可以单独计算,因此容易将制造过程数字化。离散制造更强调满足个性化的需求和柔性制造,但是,流程工业的生产经营方式具有较为明显的不容易数字化的特点。例如,原料的选取往往不同,而生产过程通常也会涉及不同的物理以及化学反应,涉及的机理较为复杂。对于流程工业来说,生产过程是连续的,不能停止的,过程中任何一个环节出错,都会直接影响整条生产线以及成品的质量。

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冷链储运装备发展现状、市场需求、未来规划与重大工程

近年来,随着人们对食品品质和安全的重视以及各级政府的大力支持,我国生鲜农产品冷链储运技术装备得到了快速发展。冷链储运在迅速崛起的同时,也暴露出技术水平低、安全隐患多、冷藏运输设备匮乏、物流信息“断链”等一系列问题。此外,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的发生,对冷链行业的发展提出了新的挑战。为保证冷链流通中的食品安全,亟需研究具有杀毒抗菌功能的冷链技术,发展安全高效的全程冷链技术装备体系。

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电路板行业发展现状及主要趋势

随着电子信息产业的发展,印制电路板行业的下游应用领域也越来越多元化,应用领域涉及通讯电子、消费电子、计算机、汽车电子、工业控制、医疗器械、国防及航空航天等社会经济的各个行业,因此 PCB 行业的周期性受下游单一行业的影响较小,其周期性主要体现为随着宏观经济的波动以及电子信息产业的整体发展状况的变化而变化。

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大数据互联网时代光纤通信技术的发展与挑战

随着信息通信技术及各种高速带宽业务的飞速发展,对承载这些业务的光纤传输网络在功能及网络灵活性、扩展性方面提出了更高要求,其必须在实现大容量、超高速传送的同时实现网络智能化转型。软件定义网络(software defined networking,SDN)技术被视作具有颠覆性的网络革命技术,必将促进网络技术的发展,促进网络智能化转型。阐述了SDN基本概念及其功能;分析光纤传输网络的现状及发展趋势,介绍将SDN技术应用于光纤传输网络的软件定义光网络(software defined optical networking,SDON)概念及其特性;提出了解决光纤传输网络扩展性、灵活性和平滑升级的方法,即引入SDN技术向SDON演进;分析大数据互联网时代光纤通信的发展及面临的挑战。

  • 2022-02-22
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中国增材制造技术现状及发展趋势深度研究

增材制造(“3D打印”)技术是近年来发展起来的新型制造技术。与传统“减材”制造过程截然相反,增材制造以三维数字模型为基础,将材料通过分层制造、逐层叠加的方式制造三维实体,是集先进制造、智能制造、绿色制造、新材料、精密控制等技术于一体的新技术。增材制造技术从原理上突破了复杂异型构件的技术瓶颈,实现材料微观组织与宏观结构的可控成形,从根本上改变了传统“制造引导设计、制造性优先设计、经验设计”的设计理念,真正意义上实现了“设计引导制造、功能性优先设计、拓扑优化设计”转变,为全产业技术创新、军民深度融合、新兴产业、国防事业的兴起与发展开辟了巨大空间。

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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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