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大规模个性化定制:大规模个性化的新发展
被引量:
12
1
作者
肖人彬
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4215-4226,共12页
在回顾生产模式演变历程的基础上,提出包括客户维、生产维和服务维的三维结构用来描述生产模式,并对每个维度的基本内涵加以明确阐释。基于对个性化需求与个性化产品的分析,发现两者之间存在非同步的不一致性,进而提炼出非常规自然需求...
在回顾生产模式演变历程的基础上,提出包括客户维、生产维和服务维的三维结构用来描述生产模式,并对每个维度的基本内涵加以明确阐释。基于对个性化需求与个性化产品的分析,发现两者之间存在非同步的不一致性,进而提炼出非常规自然需求超前规律,为此通过引入精准服务,提升两者之间的一致性,形成大规模个性化定制的新的生产模式。在生产模式的三维结构描述下,手工生产和大规模生产已退化为一维结构,而大规模定制和大规模个性化都属于二维结构。提出实现大规模个性化定制的两个核心部分——数据驱动的大规模个性化设计和面向大规模个性化定制的韧性制造系统,重点论述两者包含的若干关键技术。从概念和技术两个层面对精准服务进行阐释。从价值共创的角度分析从手工生产到大规模个性化定制的5种主要生产模式,结果表明:大规模个性化定制通过精准服务,可以有效实现个性化需求,具有充分的价值共创能力。考察中国海尔集团的人单合一模式,分析表明人单合一是大规模定制模式通过精准服务使其在服务维的区间取值从小到大转换得以实现;而大规模个性化定制依托精准服务,可实现生产模式三个维度的整体优化,是大规模个性化生产模式的新发展。
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关键词
生产模式
大规模定制
大规模个性化
大规模个性化定制
精准服务
价值共创
人单合一模式
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职称材料
基于多智能体的工业数字孪生系统云边端架构与关键技术
被引量:
9
2
作者
李浩
邢志远
+11 位作者
李琳利
鲁效平
杨文超
王昊琪
刘根
王晓丛
刘晓军
文笑雨
武春龙
邢宏文
董李扬
王志强
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3755-3770,共16页
基于多智能体的工业数字孪生系统(iDTS)由人、设备、环境、孪生仿真系统和计算系统等多智能体构成,是一个多智能体、AI算法和数字孪生融合驱动的新一代iDTS系统。针对工业数字孪生系统在实时性、智能性和负载均衡等方面的需求,提出了基...
基于多智能体的工业数字孪生系统(iDTS)由人、设备、环境、孪生仿真系统和计算系统等多智能体构成,是一个多智能体、AI算法和数字孪生融合驱动的新一代iDTS系统。针对工业数字孪生系统在实时性、智能性和负载均衡等方面的需求,提出了基于多智能体的iDTS系统的典型特征、云边端架构和关键技术体系,主要包括模型驱动智能体自学习优化方法、多智能体交互的同步与共享方法、多智能体协同的分布式控制方法、iDTS系统制造资源协同调度方法和iDTS系统的云边端负载均衡方法等。最后,通过典型案例展示了基于多智能体的iDTS系统的应用效果。所提出的系统架构与关键技术为推动人工智能和数字孪生技术在智能制造过程中的深入应用提供了重要参考。
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关键词
工业数字孪生
多智能体
人工智能
云边端协同
分布式计算
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职称材料
基于区块链的隐私保护去中心化联邦学习模型
被引量:
26
3
作者
周炜
王超
+2 位作者
徐剑
胡克勇
王金龙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期2423-2436,共14页
传统的联邦学习依赖一个中央服务器,模型训练过程易受单点故障和节点恶意攻击的影响,明文传递的中间参数也可能被用来推断出数据中的隐私信息.提出了一种基于区块链的去中心化、安全、公平的联邦学习模型,利用同态加密技术保护协同训练...
传统的联邦学习依赖一个中央服务器,模型训练过程易受单点故障和节点恶意攻击的影响,明文传递的中间参数也可能被用来推断出数据中的隐私信息.提出了一种基于区块链的去中心化、安全、公平的联邦学习模型,利用同态加密技术保护协同训练方的中间参数隐私,通过选举的联邦学习委员会进行模型聚合和协同解密.解密过程通过秘密共享方案实现安全的密钥管理,利用双线性映射累加器为秘密份额提供正确性验证.引入信誉值作为评估参与方可靠性的指标,利用主观逻辑模型实现不信任增强的信誉计算作为联邦学习委员会的选举依据,信誉值作为激励机制的参考还可以保障参与公平性.模型信息和信誉值通过区块链实现数据的防篡改和不可抵赖.实验表明,模型在训练准确率相比中心化学习模型略有损失的情况下,能够保障在多方协作的环境下以去中心化的方式训练模型,有效实现了各参与方的隐私保护.
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关键词
区块链
联邦学习
隐私保护
同态加密
双线性映射累加器
信誉
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职称材料
题名
大规模个性化定制:大规模个性化的新发展
被引量:
12
1
作者
肖人彬
机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4215-4226,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275249,52275266)。
文摘
在回顾生产模式演变历程的基础上,提出包括客户维、生产维和服务维的三维结构用来描述生产模式,并对每个维度的基本内涵加以明确阐释。基于对个性化需求与个性化产品的分析,发现两者之间存在非同步的不一致性,进而提炼出非常规自然需求超前规律,为此通过引入精准服务,提升两者之间的一致性,形成大规模个性化定制的新的生产模式。在生产模式的三维结构描述下,手工生产和大规模生产已退化为一维结构,而大规模定制和大规模个性化都属于二维结构。提出实现大规模个性化定制的两个核心部分——数据驱动的大规模个性化设计和面向大规模个性化定制的韧性制造系统,重点论述两者包含的若干关键技术。从概念和技术两个层面对精准服务进行阐释。从价值共创的角度分析从手工生产到大规模个性化定制的5种主要生产模式,结果表明:大规模个性化定制通过精准服务,可以有效实现个性化需求,具有充分的价值共创能力。考察中国海尔集团的人单合一模式,分析表明人单合一是大规模定制模式通过精准服务使其在服务维的区间取值从小到大转换得以实现;而大规模个性化定制依托精准服务,可实现生产模式三个维度的整体优化,是大规模个性化生产模式的新发展。
关键词
生产模式
大规模定制
大规模个性化
大规模个性化定制
精准服务
价值共创
人单合一模式
Keywords
production mode
mass customization
mass personalization
massive personalized customization
targeted service
value co-creation
“RenDanHeYi”mode
分类号
F406 [经济管理—产业经济]
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于多智能体的工业数字孪生系统云边端架构与关键技术
被引量:
9
2
作者
李浩
邢志远
李琳利
鲁效平
杨文超
王昊琪
刘根
王晓丛
刘晓军
文笑雨
武春龙
邢宏文
董李扬
王志强
机构
郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造
重点
实验室
大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室
大连理工大学机械工程学院
东南大学机械工程学院
河北工业大学国家
技术
创新方法与实施工具工程
技术
研究中心
上海飞机制造有限公司
中国标准化研究院高新
技术
标准化研究所
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3755-3770,共16页
基金
国家自然科学基金面上项目(52175256)
河南省科技研发计划联合基金资助项目(225200810029)
大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室开放课题(H&C-MPC-2023-02-02)。
文摘
基于多智能体的工业数字孪生系统(iDTS)由人、设备、环境、孪生仿真系统和计算系统等多智能体构成,是一个多智能体、AI算法和数字孪生融合驱动的新一代iDTS系统。针对工业数字孪生系统在实时性、智能性和负载均衡等方面的需求,提出了基于多智能体的iDTS系统的典型特征、云边端架构和关键技术体系,主要包括模型驱动智能体自学习优化方法、多智能体交互的同步与共享方法、多智能体协同的分布式控制方法、iDTS系统制造资源协同调度方法和iDTS系统的云边端负载均衡方法等。最后,通过典型案例展示了基于多智能体的iDTS系统的应用效果。所提出的系统架构与关键技术为推动人工智能和数字孪生技术在智能制造过程中的深入应用提供了重要参考。
关键词
工业数字孪生
多智能体
人工智能
云边端协同
分布式计算
Keywords
industrial digital twin
multi-agent
artificial intelligence
cloud-edge-end collaboration
distributed computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于区块链的隐私保护去中心化联邦学习模型
被引量:
26
3
作者
周炜
王超
徐剑
胡克勇
王金龙
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室
(海尔集团公司)
东北大学软件学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期2423-2436,共14页
基金
国家自然科学基金项目(61502262,61872069,61902205)。
文摘
传统的联邦学习依赖一个中央服务器,模型训练过程易受单点故障和节点恶意攻击的影响,明文传递的中间参数也可能被用来推断出数据中的隐私信息.提出了一种基于区块链的去中心化、安全、公平的联邦学习模型,利用同态加密技术保护协同训练方的中间参数隐私,通过选举的联邦学习委员会进行模型聚合和协同解密.解密过程通过秘密共享方案实现安全的密钥管理,利用双线性映射累加器为秘密份额提供正确性验证.引入信誉值作为评估参与方可靠性的指标,利用主观逻辑模型实现不信任增强的信誉计算作为联邦学习委员会的选举依据,信誉值作为激励机制的参考还可以保障参与公平性.模型信息和信誉值通过区块链实现数据的防篡改和不可抵赖.实验表明,模型在训练准确率相比中心化学习模型略有损失的情况下,能够保障在多方协作的环境下以去中心化的方式训练模型,有效实现了各参与方的隐私保护.
关键词
区块链
联邦学习
隐私保护
同态加密
双线性映射累加器
信誉
Keywords
blockchain
federated learning
privacy-preserving
homomorphic encryption
bilinear-map accumulator
reputation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大规模个性化定制:大规模个性化的新发展
肖人彬
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023
12
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职称材料
2
基于多智能体的工业数字孪生系统云边端架构与关键技术
李浩
邢志远
李琳利
鲁效平
杨文超
王昊琪
刘根
王晓丛
刘晓军
文笑雨
武春龙
邢宏文
董李扬
王志强
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于区块链的隐私保护去中心化联邦学习模型
周炜
王超
徐剑
胡克勇
王金龙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022
26
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职称材料
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