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此系統采用云邊協同架構，分為邊緣端和云端兩部分：邊緣端使用自研的邊緣控制器組成集群，云端搭建邊緣云（私有云）平臺；同時，此系統按照功能劃分為三層：采集層、分析層、應用層。最后，此系統方案在中國航空制造技術研究院的生產現場進行了應用驗證。

隨著企業的生產轉型、人力成本的不斷提升以及人工生產弊端的不斷涌現，人工已不能滿足市場的更高需求，特別是在某些制造精度較高的地方，人工的質量幾乎無法滿足生產要求。面對市場上日益激烈的競爭，直角坐標機器人應運而生。直角坐標機器人作為市場應用中最為常見的機械裝置，由于其高精度、高負載、高性價比等優點，被廣泛應用于搬運、碼垛、噴涂等工業生產領域。三菱Q系列PLC及QD75P2N定位模塊組成控制系統，配合插補運算進行直角坐標機器人路徑分析，并可在X/Y軸上實現線性運動。

為提高選煤廠安全監控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經網絡算法構建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統。該系統利用視頻圖像分析、人臉識別、大數據與邊緣計算等關鍵技術建立人、機、環的視頻安全預警機制，實現對選煤廠現場作業人員的不安全行為、設備的不安全狀態和環境危險因素的實時監測預警。實踐表明：該系統通過對人、機、環信息的獲取、處理和反饋，能夠實現及時預警，消除安全隱患，提高作業過程的安全系數。

針對工作連續性與資源恒定性兩種約束對電力隧道工程的不利影響，筆者建立了一個工作可間斷且資源可波動的離散時間費用權衡模型(DTCTP-wr)，并通過設計一種雙鏈式整數編碼和隨機單點交叉算子的改進遺傳算法進行求解。此外，通過一個實際的電力隧道建設項目驗證該算法的有效性，并設置四種情景對工作可間斷與資源可波動進行分類分析。研究結果表明：工作間斷能夠得到比工作連續時總工期更短的方案；資源可波動能夠得到比資源恒定時總費用更少的方案；同時允許工作間斷與資源波動不僅能夠讓施工方得到更多可行的方案而且能夠為管理者提供總工期和總費用雙目標優化的調度方案。

在工業4.0的背景下，汽車制造業正向著網絡化、智能化的方向轉型和發展，工業物聯網是實現汽車智能制造的核心技術。本文闡述了汽車智能制造對工業物聯網的要求，介紹了工業物聯網的主要網絡結構，研究了汽車制造物聯網中的核心技術，并對今后的研究方向做了深入的探討。

近日，一款功能強大的AI對話機器人ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）成為全球熱議的話題。本文就ChatGPT是什么、ChatGPT的基本技術、ChatGPT為什么火爆、ChatGPT的不足之處等問題進行探索，就“ChatGPT：新一輪人工智能革命”做一次概要的闡述。

工業互聯網自首次提出以來發展已有10年，當前已經經過概念普及的階段，形成了以網絡、平臺和安全為核心的技術體系，進入到技術應用部署的沉淀期。邊緣計算在工業互聯網的應用落地中起到了關鍵作用，促進算力的現場化部署，一定程度上也改變了網絡的流量模型。算力網絡作為網絡和計算融合發展的全新方向，將進一步促進技術和產業融合，為工業互聯網提供新型融合基礎設施的支撐。

邊緣計算技術廣泛普及并與傳統工業自動化技術深度融合，形成邊緣控制這一新興概念。邊緣控制依托其開放架構，可與新型工業網絡技術、實時虛擬化技術及跨平臺編譯技術等相結合，在保證實時可靠工業控制的基礎上，集成一定的計算能力以滿足當前工業現場的場景需求，以期對傳統工業控制形成互補或部分替代。本文旨在從邊緣控制的概念形成、參考架構、發展路徑與趨勢及熱點技術等幾個方面對邊緣控制技術進行研討和分析。

智能汽車、無人機或工業智能化生產線，在邊緣計算提供的共享式傳感網和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信網絡雖然實現了全球統一的廣域連接，但在動態更新局部域通信過程中，遠距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實時響應，通信網絡需要隨著汽車、無人機或生產線物流的空間位置變化進行動態局部組網?；诖?，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網絡，提出了動態更新域標識架構，該架構內的各終端節點根據空間所處位置自動地構造局域通信簇，并基于該簇進行動態輪詢訪問。該方法能夠實現近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術推廣具有一定的促進意義。

邊緣學習旨在實現云-邊-端協同的機器學習模型訓練和預測，天然具有一定隱私保護能力。但是，邊緣學習過程面臨新的安全與隱私泄露風險。為此，本文從邊緣學習的概念出發，重點圍繞邊緣學習安全與隱私泄露風險及其隱私計算架構、關鍵技術、未來方向展開論述。