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装备数字孪生-标准解读与实践分享(六)-孪生模型之设备运维模型

结合两个标准,本人合并称为装备机理(规律)模型。结合个人的认识实践以及从装备使用的角度分为: ü 设备运维模型 ü 质量模型 ü 工艺模型 ü 物耗模型 ü 能耗模型 ü OEE模型 ü 统计模型

  • 2024-08-25
  • 阅读252

装备数字孪生-标准解读与实践分享(八)-孪生数据

参考《信息技术装备数字孪生通用要求》,孪生数据是数字世界中目标装备相关信息的总称,包括基本特征数据、运行规则数据和应用服务数据,

  • 2024-08-25
  • 阅读275

装备数字孪生-标准解读与实践分享(十一)——可视化技术要求

《信息技术装备数字孪生通用要求》给出相关的技术要求,包括仿真、可视化、状态监控、故障诊断、状态预测以及质量特性要求。 为了更好地理解标准给出的技术要求,本文将对比技术要求和实践考量来进行解读。本节介绍可视化技术要求。

  • 2024-08-25
  • 阅读231

装备数字孪生-标准解读与实践分享(十三)——故障诊断技术要求

《信息技术装备数字孪生通用要求》给出相关的技术要求,包括仿真、可视化、状态监控、故障诊断、状态预测以及质量特性要求。为了更好地理解标准给出的技术要求,本文将对比技术要求和实践考量来进行解读。本节介绍故障诊断技术要求。

  • 2024-08-25
  • 阅读247

装备数字孪生-标准解读与实践分享-(五)孪生模型之物理实体模型

? 参考《信息技术装备数字孪生通用要求》,几何模型是指:描述目标装备的几何特征及其属性,如尺寸形状、位置公差、表面粗糙度、材料及热处理要求等,几何模型的创建和演化通常由CAD、CAE、CAM等计算机辅助软件工具实现。

  • 2024-08-25
  • 阅读234

装备数字孪生-标准解读与实践分享-(四)孪生模型之一机一档

参考《信息技术装备数字孪生通用要求》,孪生模型通常包括几何模型、机理模型、行为模型和控制模型。具体要求详见下图:

  • 2024-08-25
  • 阅读246

2024年重要战略技术趋势

按地市统计监测装置数量 按地市统计监测装置在线率 按地市统计30天内告警数量 按地市统计监测装置消警率

  • 2024-09-24
  • 阅读332
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盐化行业数字化转型规划详细方案【124页PPT】

按地市统计监测装置数量 按地市统计监测装置在线率 按地市统计30天内告警数量 按地市统计监测装置消警率

  • 2024-08-07
  • 阅读125
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  • 124页
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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。

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华为数字化转型之道

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,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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