船舶电气智能设计系统关键技术研究

本文简述船舶电气智能设计系统(KSEDS)的基本架构,进一步介绍关键技术.重点研究船舶电气智能设计系统的实现问题,分别从设计对象的数字化、功能模块的参数化、设计流程、信息模型等入手,以供参考.     

杨斌 金卡智能推动技术融合

深耕智慧燃气行业20余年,金卡智能(300349.SZ)是国内较早布局物联网智能燃气表及系统的公司之一。做好疫情期间的防控工作,对政府燃气管理部门和燃气企业带来了严峻挑战,其中安检巡检、应急调度、抄表收费、信息化四个方面尤为突出。这次疫情的影响是广泛的、长期的、深远的,对绝大多数行业领域都造成巨大冲击。“而对于金卡智能这种技术密集型企业,面临最大的挑战当属日新月异的技术环境。”金卡智能董事长杨斌在接受《英才》记者采访时表示。     

机电一体化技术在智能制造中的应用

随着科学技术的进步和经济的迅速发展，机电一体化技术在生产中逐步地得到了广泛的应用，尤其是在市场经济下竞争激烈的今天，机电一体化技术成为工业生产的强劲动力，机电一体化技术将电子与机械进行紧密的集合，从而实现了人们对机械设备的智能化管理。文章对机电一体化技术在智能制造中的应用进行分析。     

城市发展的非均衡博弈与解决之道

文章基于智能科技发展的现实状况与应用空间,研究发现智能化发展能构建一个沟通虚拟与现实、供给与需求的万物互联的系统,利用不断丰富的信息数据和物质资料,缩小地理要素对城市高质量发展的障碍和局限;智能网络能高度整合不断细化的社会分工系统,协调内外部资源,协助新的社会协作模式建立。在此基础上,文章提出解决阻碍城市高质量发展的博弈困局,需要推动智能科技发展成果与现实深度融合,提升社会生产力,健全与之配套的社会基础设施与社会服务,并且,将困境分解为多个专业化的社会需求,利用智能网络协助下形成的专业化的社会分工体系,实现"端对端式解决"。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如，对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为，就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中，数据关联是很重要的部分，它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联，从而更新车辆的轨迹，完成跟踪过程。在此背景下，提出了一种新的数据关联算法，即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明，该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题，在精度以及运行效率方面都有所提高。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先，以雷达触发前的N帧信号为基础，对雷达的回波信号进行分析并构建数据集；然后，分析LeNet-5卷积神经网络的特点；最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征，大小车型识别准确率达到97%以上，可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

做“有思想”的包装

包装是门学问,因它是人最直观的视觉体验与感受承载主体。随着云计算、互联网、物联网等技术的兴起,智能包装代替传统包装成为新潮流,具有“科技基因”的中包物联网则利用自身优势,让包装“有思想”。     

车联网撬动新物流模式

新冠疫情已倒逼生产、流通、消费等方面加快调整,物流领域以智能仓储、车联网及无接触配送为特征的物流新模式正在力口快形成,有望成为供应链创新和畅通国民经济循环的重要支撑。