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疗机器人为科技战“疫”赋能

医疗机器人归属于服务机器人分类中的专业服务机器人,是指应用于医院、诊所的医疗或辅助医疗的半自主或全自主工作的机器人,它能够完成有益于人类健康的服务工作,但不包括从事生产活动的设备。 医疗机器人是一种智能型服务机器人,它能独自编制操作计划,依据实际情况确定动作程序,然后把动作变成操作机构的运动。根据国际机器人联合会(IFR)分类,医疗机器人具体可分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人以及医疗服务机器人四大类。

  • 2021-06-13
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电子信息装备综合保障转型升级趋势及应对措施

电子信息装备作为信息化武器装备体系中的主战装备,其保障具有与以效能复现为核心、装备完好性为基础的特点,其自身规律决定了“交装备≠交效能”。文中着眼政策形势与战争形态演变,明确电子信息装备综合保障转型升级新需求,综合研判外军电子信息装备综合保障发展趋势,提出了电子信息装备综合保障转型升级的具体应对措施。

  • 2021-06-07
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短波可视化通信管理系统解决方案

短波通信系统作为人防战备通信的重要组成部分,各级人防单位对短波通信都高度重视,围绕短波通信科目的日常训练、演习拉练、考核比武等工作在人防系统已制度化和常态化,为应对重大灾害和国防战备通信保障打下了坚实的基础。但是由于短波通信的特殊性,长期以来短波通信系统的应用和管理仍然使用的是几十年以前的方法。随着近几年科技水平的进步,自主选频短波电台逐渐成为人防短波系统的主流,自主选频电台所具有的新功能,为探讨和开创短波应用的新方法提供了良好基础。

  • 2021-06-07
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新能源汽车电子解决方案

新能源汽车电子技术一般包括电池管理系统BMS、车载充电器、逆变器、整车控制器VCU/HCU、行人警示系统、DC/DC等。作为新能源车的核心部件:电池管理、逆变器(电机控制)和整车控制器,必须具有极高的安全性和可靠性。 恩智浦提供丰富的汽车电子解决方案,从高性能的、高安全的微控制器到模拟前端到系统基础芯片,从电机控制(BLDC/PMSM)到电池管理到汽车网络管理,我们都有对应的解决方案,且听恩哥慢慢道来。

  • 2021-06-07
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机器人柔性激光切割高精度低成本解决方案

 机器人柔性激光切割在汽车行业的应用正变得日益普遍,这跟激光技术的发展和机器人精密轨迹控制技术完善密不可分。机器人柔性激光切割以其柔性多变的解决方案形式及成本相对进口五轴机床低很多的优势,使得汽车厂商开始尝试并逐步批量购买使用。

  • 2021-06-07
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坐标系基础知识

无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比,无人机往往更适合那些太“愚钝,肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域,可分为军用与民用。军用方面,无人机分为侦察机和靶机。民用方面,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

  • 2021-06-04
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世界主要国家产业数字化转型举措

美国是全球最早布局数字化转型的国家,多年持续关注新一代信息技术发展及其影响,奠定了其数字化转型的领先地位。近年来,美国进一步聚焦大数据和人工智能等前 沿技术领域,先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》 《为人工智能的未来做好准备》《美国机器智能国家战略》,构建了以开放创新为基础、以 促进传统产业转型为主旨的政策体系,有效促进了数字化转型的发展进程。为引导实体 经济复苏,金融危机后美国进行再工业化,先后发布《智能制造振兴计划》《先进制造业 美国领导力战略》,提出依托新一代信息技术等创新技术加快发展技术密集型的先进制造 业,保证先进制造作为美国经济实力引擎和国家安全支柱的地位。

  • 2021-06-04
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汽车自动空调系统压缩机变温控制方法

自动控制空调系统,其优势在于根据制冷(或采暖)需求,实时地对车内环境状况进行反馈,空调系统根据各项反馈信息,实时对空调系统的输出进行调节,以实现最快的降温或升温速率,以及在空气环境趋于平衡后,以更小的功耗,更稳定的输出,保证乘员舱内的温度及湿度的平衡。而本文所讨论的“变温式自动空调系统控制方式”所要解决的技术问题是:提供一种温度控制逻辑方法, 在传统空调系统的基础上不增加任何成本,仅通过控制手段实现更节能的温度控制,避免压缩机的过量制冷,减少压缩机通断次数,在制冷充足时,提高蒸发器表面的温度,而非用热风去混合冷风,从而降低汽车空调系统在无需满负荷工作工况下的油耗浪费。

  • 2021-06-02
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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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