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云化虚拟现实网络技术研究

云化虚拟现实基于云端运行,以高质量网络传输为保障,提供更具普适性服务。首先分析云化虚拟现实的基础概念、技术特点等;接着根据用户体验特性,研究其大带宽、低时延的网络传输要求;并通过边缘部署技术和方案研究,探索云化虚拟现实的网络传输保障。为科技人员全面了解云VR网络要求和选取部署方案提供了参考和借鉴。

  • 2022-02-08
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量子保密通信技术及应用研究综述

量子保密通信技术已经变成了各个国家在科技竞争领域的重要战场之一,将会成为未来信息技术领域一个全新战略性制高点。目前,该技术也是我国有望在高新技术及其应用研究方面与个别在该领域发展快速的国家保持同步并实现突破的重要关口。本文先从量子保密通信的关键技术出发,分析了量子保密通信技术及量子密钥分发技术(QKD)的概要介绍。紧接着对量子保密通信的网络架构进行了详细的说明,从而引申出量子保密通信在政务专网、金融网、电子档案等各方面的场景应用,最终为量子保密通信网络建设提供建设策略。

  • 2022-02-08
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后疫情时期商业航天发展态势和策略研究

中国银行研究院发布的《2021年度全球经济金融展望报告》指出,进入后疫情时期,全球经济呈现“三低、三新”特征,即在低增长、低利率、低投资中酝酿新力量、新趋势和新秩序。受疫情影响,全球经济深度衰退。从全球跨境直接投资角度看,在全球产业链重塑、实体经济复苏乏力和资金回报率降低的背景下,产业投资将继续低迷,较难恢复到峰值水平,进入到低投资时代。

  • 2022-02-06
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2021年中国电子信息制造业发展形势展望

目前,我国电子信息制造业在产业规模、结构化调整、自主创新等方面均取得了长足的发展,同时,人口红利日趋消失,高质量、低成本需求日益强烈,也推动制造领域的技术革命,自动化、智能化的生产升级迫在眉睫。2020年新冠肺炎疫情全球蔓延,电子信息制造业仍保持稳定增长。2021年已过去三分之一,“十四五”也在陆续启动,在这个新阶段,我国电子信息制造业将迎来哪些挑战和机遇?未来电子信息制造将会怎样发展?本期《自动化博览》与读者分享一篇行业发展报告,该报告基于2020年中国电子信息制造业发展形势,结合我国相关政策举措及全球产业、技术、工业经济现状,分析2021年电子信息制造业基本形势,探讨行业关键问题和应对策略。

  • 2022-02-06
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钛合金锥形构件变温热拉深成形壁厚均匀性控制

针对现有钛合金等温拉深过程中壁厚均匀性差的问题,开发了变温热拉深成形新技术,结合等温热拉深成形有限元分析及变温热拉深成形工艺试验,分析了变温拉深成形的 工艺优势。成形试验在热成形机中进行,模具凹模与板料在热成形机中加热至成形温度(700~ 800℃),通过向凸模内通入冷却介质来控制凸模温度(低于板料温度),热拉深过程冷凸模 底部与板料中心接触,板料在变形的过程中温度降低至屈服温度以下后不再变形,未接触到凸模的板料继续变形,解决了锥形构件热拉深过程底部过度减薄的难题。工艺试验发现采用变温热拉深成形的 TC4 钛合金锥形件,底部与边缘部分厚度偏差在 10%以内,底部减薄现象得以改善,有效地控制了底部中心附近的厚度,使变形更均匀。

  • 2022-02-05
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钛在大型PTA装备中的应用现状及发展趋势

经过十多年的快速发展和产业提升,我国 PTA 行业已赢得了全球竞争优势。全球的PTA产能已经达一亿吨左右,亚洲的产能第一,占全球产能的88%以上,中国则占亚洲的62%以上。截止2019年底我国 PTA 产能已达到5438万吨,2020年新增1560万吨,2021年以后已宣布在建及拟建产能近4000万吨。

  • 2022-02-05
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钛合金与汽车轻量化技术

汽车轻量化技术作为汽车工业的重要技术,是解决汽车节能、安全、环保的重要措施之一。在《中国制造 2025》文章中,明确指出了先进轨道交通装备和节能与新能源汽车要发展轻量化技术,此技术重要性不言而喻。而钛合金从应用之初,就在军事与航空航天领域发挥了至关重要的作用,图 1 所示为钛合金月球车。随着社会的发展和国际原油价格的上涨,人们对汽车的排放标准提出了更高的要求,面对这种情况车企不得采用新材料应用到汽车上来,以达到减轻汽车重量的目的,比如钛合金材料就能达到要求。

  • 2022-02-05
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陶瓷结合剂砂轮对立方氮化硼(CBN)的要求

立方氮化硼(CBN)是继人造金刚石之后,于1957年研制成功的一种新型人造超硬磨料。CBN的硬度可与金刚石媲美,而热稳定性远高于金刚石,对铁族金属具有较大的化学惰性。由于CBN具有许多优异的综合特性,因此立方氮化硼磨具对于黑色金属,特别是硬度高、韧性大、高温强度高、热传导率低的材料,具有良好的磨削性能,其金属磨除率是金刚石的1O倍,解决了硬而韧的难磨材料的加工问题。

  • 2022-01-30
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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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