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中国智能制造发展研究报告:智能工厂

智能制造是推进制造强国战略的主攻方向,加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化升级,从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式。同时,在经济下行压力、人口红利消失、消费结构升级、新冠疫情冲击等多种因素推动下,制造企业加快转型步伐,工厂正向高效化、智能化、绿色化方向跃迁升级,不断涌现出技术创新、应用领先、成效显著的智能工厂。在此背景下,全面梳理智能工厂应用场景,总结智能工厂发展路径,研判制造业高质量发展趋势,明确成效考核,对“十四五”期间高 水平推进智能制造具有重要参考意义。

  • 2023-01-06
  • 阅读2038
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机械振动信号15个时域统计指标

振动信号原始统计特征分为两类:时域统计特征、频域统计特征。 信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的,如表所示,分为有量纲参数和无量纲参数两种,其中1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。

  • 2023-01-05
  • 阅读910

旋转机械数据分析--信号处理

让我们假设我们已经从某类旋转的机械设备中采集了一段噪声或振动信号,采集时我们使机械加速通过它的整个转速范围。我们将使用从一个4缸赛车发动机中采集的一小段噪声信号。图1中显示了这个信号的时域波形,你也可以通过下面链接去播放这个信号。

  • 2023-01-05
  • 阅读538

什么是泄漏?--信号处理

在做信号处理时,经常涉及到“泄漏”。那泄漏是什么,是什么原因造成了泄漏呢?在这将告诉您答案。

  • 2023-01-05
  • 阅读491

什么是窗函数?--信号处理

似乎每次做FFT都需要加窗函数,很少有不加窗函数的时候。那为什么要加窗函数,加窗有什么好处,又有什么坏处呢,凭什么目的来加函数呢?

  • 2023-01-05
  • 阅读436

DSP基本名词术语及其关系--信号处理

对采集到的时域信号进行数字信号处理(DSP),得到它们的频域结果。那么,信号从时域变换到频域时有一些专门的DSP名词术语,并且这些名词术语之间有着重要的数学关系,您都清楚吗?

  • 2023-01-05
  • 阅读571

大数据生态完整体系

随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。

  • 2022-12-30
  • 阅读592

智能制造发展的五个阶段

智能制造发展的五个阶段

  • 2022-12-30
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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