数字孪生与全息技术融合下的未来学习：新内涵、新图景与新场域

数字孪生（Digital Twin）是信息化高度发展的产物，它将成为人类重新认识、诊断与监测物理世界的重要工具。数字孪生的概念可以追溯到Grieves[5]2002年在密歇根大学产品生命周期管理（PLM）中心成立仪式上，向工业界演讲时所展示的“PLM概念设想”。

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电池数字孪生：模型、数据、人工智能融合的智能电池管理系统

锂离子电池广泛应用于电动汽车和电网储能等领域，这些设备的寿命很大程度上受到材料选择、系统设计和使用工况的影响，这些耦合的因素使得电池在实际应用中的控制具有挑战性。随着学界在电池老化机理、系统建模和故障诊断方面的研究突破，结合人工智能方法创建电池的数字孪生模型成为可能。在数字孪生体系中，电池的物理实体和数字虚拟模型协同联动，能够实现更为智能的管控。因此，本文展示了电池在状态估计模型、车载诊断工具、数据驱动建模领域的成果以及这些功能如何整合在一个数字孪生体系之中。

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数字化知识管理理论与应用研究综述

信息科技的快速发展和各个领域的深度融合使管理进入数字化时代，随之传统的管理变为数字化管理，传统的决策变为基于数据分析的智能决策[1]。许多新场景也出现在知识管理过程中[2]，例如大规模开放式创新平台、数字化知识平台如百度公司“如流”平台。智能知识管理平台连接企业所有场景，知识高度共享与高速流转，使知识管理流程加快，员工和企业共同成长。在新场景下，数字化技术与实时、大量、多模态和高质量交互结合[3]的知识管理被称为数字化知识管理。

2022-03-28
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区块链保障的智能制造应用综述

区块链是推动商业和工业创新的新一代安全信息技术之一。许多学者针对工业4.0中区块链驱动的智能制造资源组织和系统运行关键使能技术开展了研究。本文讨论了区块链系统如何克服制造系统潜在的信息安全障碍，总结了制造系统中8个信息安全问题。本研究揭示了文献中如何研究这些信息安全问题，并从系统安全及效能优化角度定义了应用区块链于智能制造系统的10个优势。基于分析中获得的见解，提出了针对受区块链保障的智能制造未来研究方向。

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2020年自动驾驶行业研究报告

自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。

2022-03-28
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基于精益的智能工厂解决方案

我国实施制造强国战略以来，各行业积极开展智能制造实践活动，但大部分企业处于工业2.0到工业3.0的阶段，工业化基础薄弱，因此推行智能制造需要考虑将管理技术与智能制造技术融合起来进行。近年来，相关单位通过精益生产、六西格玛管理及流程管理等管理技术来规划和优化制造流程，夯实了工业化基础，为信息化、数字化及智能化在企业落地奠定了坚实的基础。

2022-03-28
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数字孪生在制造中的应用进展综述

为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题，例如通讯、计算、数据采集与分析等问题，学术界围绕物联网（Internetofthings，IoT）、大数据（Bigdata）和信息物理系统（Cyber physical systems，CPS）等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5]，数字孪生是物理实体的数字化描述，它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现，同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述，随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析，最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。

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商业银行数字化转型的战略思考

　国家“十四五”规划提出要稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2021年《政府工作报告》强调，要加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。银行要以服务实体经济为使命，抓住数字化转型这个最为确定的机遇，打造新的一流核心竞争力。

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