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探析陆战场无人化作战中的认知电子战

认知电子战源于美军概念,是指为应对未来战场电磁环境复杂极变、新电磁波形自主适变、敌对威胁目标智能多变等影响,在传统电子战方式基础上系统扩展智能化电子对抗手段,实现环境感知、干扰措施合成、干扰有效性评估等均具备实时、可靠的自主作战能力。其工作原理是,首先借助自身智能手段率先完成自适应侦察感知,而后通过对海量数据进行智能化辅助处理析出可用知识,进而智能制定并组织电子攻击,同步由持续工作的智能感知模块评估攻击效能,最后适情指导系统实施补充电子进攻。

  • 2022-04-12
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工业互联网支持下的数字孪生车间

随着信息时代的发展,数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。首先说明了数字孪生的产生背景,数字孪生技术是实现信息空间和物理空间信息数据融合的重要方法、手段。接着从模型、数据、应用等不同方面,对智能车间数字孪生技术进行了探讨,同时比对了不同公司对数字孪生技术在车间应用的侧重点。通过比较智能车间相关概念,得出了数字孪生车间是一种新的车间运行模式,其关键问题是实时数据传输。工业互联网是一种将人、数据和设备等连接起来的网络技术,通过物联网等技术可以实现实时数据传输。分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持,最后对数字孪生技术的发展进行了展望。随着数字孪生技术在车间中的运用,数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。

  • 2022-04-08
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航空发动机的数字孪生体解决方案

航空发动机是航空器飞行的动力,是航空器的“心脏”。目前应用最为广泛的航空发动机为燃气涡轮发动机,它主要由进气口、压气机、燃烧室、涡轮和尾喷管组成。从进气口进入的空气在压气机中被压缩后进入燃烧室,在燃烧室中与喷入的燃油混合燃烧,生成高温高压的燃气。燃气在膨胀过程中驱动涡轮高速旋转,将部分能量转换为涡轮功。涡轮带动压气机不断吸进空气并进行压缩,使发动机能连续工作。由压气机、燃烧室和驱动压气机的涡轮这3个部件组成燃气发生器,它不断输出具有一定可用能量的燃气。

  • 2022-04-08
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中国联通:深化数字科技赋能加快推进乡村振兴

数字渔船系统充分考虑到渔民的使用体验,渔民可通过安装“渔船卫士”终端实现一键报警、家人实时交流等功能,还可以通过终端接收新闻、天气预警、通知公告、政策法规、智能 AI 语音等消息,让渔民能享受到看得到、摸得着的实惠。

  • 2022-04-07
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数字孪生技术在美海军装备保障领域中的应用

数字孪生技术作为当前智能制造技术中的热点,正在给全球传统制造业带来巨大变化。在海军装备保障领域引入数字孪生技术,势必推动装备保障等领域的变革升级。目前数字孪生技术在武器装备预测性维护、武器装备智能管控、维修保障智能工厂等方面均有较好的应用前景。随着工业互联网、人工智能、大数据等技术与制造业的深入融合,数字孪生将更容易实现。近年来,美海军大力发展数字孪生技术,打造数字工程生态系统,将现有武器装备作战系统提升为基于模型、由数据驱动的集成化实践,极大提升武器系统的快速规划、敏捷设计、高效制造和精确保障,使美海军超越快速变化的威胁和技术进步,更快地向作战部队交付先进作战系统,同时更具经济可承受性和持续保障性,以支撑美国第三次“抵消战略”。

  • 2022-04-07
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数字孪生驱动的产品智能制造

数字孪生是世界范围内关注和研究的热点领域。数字孪生是工业基因,也是通用智能基础设施,这些先天属性使其有望成为21世纪最具颠覆性的创新领域之一。智能制造是一类典型的复杂系统,非常适宜采用数字孪生理论来观察和研究。产品是智能制造的核心,产品加工制造模式的改进和产品质量的提升关乎整个制造业转型升级的成败。当前,如何应用好数字孪生理论和技术,使之更好的服务于产品智能化生产成为关键问题。

  • 2022-04-07
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边缘云的技术挑战和应用创新

在5G之前的行业应用场景,要么是通过云计算服务承载,要么是单纯的网络服务。而5G网络建设之初,就是面向产业互联网需求而制定的。所以,当前,传统的消费场景升级和数字化转型升级的产业场景,都需要5G网络+云计算的云网融合技术来提供服务,而边缘计算又恰恰是云网融合的最佳着力点,这就形成了消费和产业场景,双轮驱动边缘计算的发展的现状。

  • 2022-04-07
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AI、5G、边缘计算关系及行业应用详解

对于AI、5G与边缘的关系,简单总结就是:5G带来泛在接入,AI引领应用革命,边缘云是二者结合的最佳平台。形象的说,5G是将高速公路建到了小区门口。边缘计算就是把大商场搬到了高速边,一出小区上高速,一下高速到商场,快速便捷,吞吐量大。而AI呢,就是一些高价值商品,吸引用户使用高速去卖场。

  • 2022-04-07
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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