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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。

  • 2022-03-28
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高校课堂教学质量监控中信息化手段的探究与实践

构建高校教学质量监控体系是高等教育改革的切实有效手段,课堂教学监控是高校教学质量监控体系的重要组成部分。 党的十八大以来,党和国家持续推进高等教育改革,谋篇布局高等教育发展。2018年9月3日,教育部印发文件《教育部关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》,强调全面整顿教育教学秩序,严格本科教学质量监控。

  • 2022-03-28
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珞安科技基于人工智能的电网可靠、可信边缘计算装置设计研究方案

随着物联网、云计算、移动互联网、大数据、人工智能等新技术的飞速发展,以及IT与OT技术的进一步融合,工业制造、城市交通、电力能源、农业等各大行业领域的智慧化发展已成为必然趋势。推进各领域向智慧化发展是一项复杂而庞大的系统工程,既需要单一技术与装备的突破应用,还需要系统化的集成创新。智慧系统解决方案是推广普及智能化技术的关键手段,是促进各行业智能化水平提升的核心。

  • 2022-03-28
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展望智能制造的未来形态

在过去一年里,资本市场对于元宇宙概念由热捧走向冷静,投资者也意识到了元宇宙概念与现实存在着较大差距。赛迪顾问智能制造研究中心认为,元宇宙从概念到应用的转换仍需要企业和科研机构不断尝试,推进基础技术和关键设备不断迭代和更新,挖掘更多的应用场景。特别是,元宇宙相关技术在工业领域的应用将赋能工业产品生命周期的各个场景,能够有效促进工业领域智能化升级,其应用价值将远大于消费领域。

  • 2022-03-28
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企业数字化落地的三个维度

企业在实施战略企图的过程中,能否最大限度地将其所拥有的资源转化为企业能力,企业能力的不断提高能否“反哺”或丰富企业的资源,企业的资源和能力能否对企业战略实施提供有效支撑,企业战略的实施能否不断丰富和积累企业资源、能否不断提升企业能力等,这些是十分重要的。

  • 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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“新基建”下人工智能面临的安全态势与对策

互联网的出现,让虚拟空间不再虚拟,就像十五世纪开始的“地理大发现”,网络世界让波普尔仅在哲学上讨论的第三世界“人工世界”成了活生生的新天地。人工智能的兴起,加上互联网产业二十余年的迅猛发展,更使“人工智能”成为人类生存和发展的新边疆。大数据成了这里的“石油”“矿藏”,IT也从开发物理第一世界的工业技术“老”IT,开发心理第二世界的信息技术“旧”IT,一跃变为开发人工第三世界的智能技术“新”IT。更为重要的是,人类在经历了以战争侵略为特征的“负和”全球化和自由贸易为特征的“零和”全球化之后,开始了以智力开源大发展为特征的“正和”全球化。

  • 2022-03-28
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数据安全及隐私保护在智能电网中的应用研究

随着信息技术在电力领域的深入应用,智能电网深度融合了传统电网和云计算、人工智 能等技术,智能控制中心可以采集并分析海量用户的各种信息,做出提高收益的决策。然而随着 智能电网开放性的增加,用户的各种信息以及隐私性面临着安全隐患。智能电网具有复杂、强耦合、 强相关等特性,在这种背景下研究用户的数据安全及隐私保护有重要的现实意义。数据聚合技术 在加密用户数据后再进行聚合,比传统的聚合方法成本更低、效率更高;群签名可以验证用户身份, 保护用户隐私,并且最小化通信开销。

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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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

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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