简述PLM在我国汽车开发中的应用

文章介绍了国内汽车设计技术现状和PLM的内容和作用 ,讨论PLM系统在国内汽车制造业中应用的可行性和必要性以及应用PLM应注意的问题。     

为使铁骑纵驰骋多法并举练保障--某集团军装备部采取超常举措完成车辆装备应急保障纪实

~~为使铁骑纵驰骋 多法并举练保障——某集团军装备部采取超常举措完成车辆装备应急保障纪实@张立功$71521部队装备部 @潘振斌$71521部队装备部 @冯全德$71521部队装备部 @张然$71521部队装备部     

紧贴任务需求瞄准"打赢"目标--71521部队努力培养适应信息化战争的车辆装备人才

近几年来，随着部队编制体制的改革调整，新车型不断装备部队，科学技术在车辆装备中得到广泛应用，推动了车辆装备信息化建设步伐不断加快，对车辆装备使用管理和维修保障提出了新的课题与要求。面对这种形势，济南军区所属71521部队车辆装备部门按照新大纲的要求，以担负的作战任务为牵引，按照“基层行家型、师旅专家型、军以上复合型”的人才培养目标，加强车辆装备新知识、新理论、新技能、新装备的应用研究，积极开展在职训练和岗位练兵活动，使维修人员的素质得到不断提高，维修保障能力得到不断增强。     

加快新时期车辆维修技术人才培养思考

强化汽车维修分队在职业务训练，大力开展科技练兵活动，使广大官兵尽快掌握新装车辆的维修保养技能，在实践岗位的磨练中加快成才步伐。维修分队应将在职业务训练作为一项重要工作来抓，要制定详细的学习和训练计划，严格落实新大纲“训战一致、官兵分训、统放结合、加强质量调控”的要求，确保训练取得实效。同时，上级业务部门应加强部队业务训练的组织指导，抓好所属维修分队信息化建设，及时掌握部队车辆装备及维修技术人才配备情况，深入开展科技练兵活动，促进部队车辆维修技术人才的成长和成建制保障力的生成。     

对新时期道路交通管理创新问题的思考

我国加入世界贸易组织以来．道路交通管理工作受到了很大的冲击和影响。随着社会主义市场不断完善．国民经济的持续腾飞发展．信息化水平的不断提高．全球化趋势步骤加快．我国的汽车拥有量急剧增长．城市的汽车化进程大大加快．同时伴随《道路交通安全法》的颁布实施．道路交通管理工作将翻开新的一页．又加上北京2008年奥运会的临近，我国的道路交通正处在新的历史转折点．面临着严峻的挑战。为建设我国的智能交通系统，实现我国道路交通管理现代化，必须具有创新意识。     

欢迎订阅信息化时代的商务与管理杂志《中国电子商务》

《中国电子商务》创刊于2000年1月，由国家信息产业部主管，中国电子企业协会、中国电子器材总公司主办。它以促进中国电子商务发展和国际国内电子商务交流为己任，是专注于各行各业采用电子信息技术和网络手段所带来的商务新理念、经营新模式、管理新思维、市场新机遇、交易高效率的新商务媒体。杂志内容深度诠释信息时代的中国电子商务发展走向、实施电子商务的战略与环境；着力追踪报道我国电子商务活动的模式和新案例；客观反映我国电子商务的最新政策和市场动态及其蕴含的商机，是企业寻求与政府沟通的平台，也是所有追求成功的商界决策人士的明智选择。     

运用数字化航道普查成果加快港航信息化建设

结合数字化航道普查的经验，论述运用航道普查成果对开展信息化建设的重要性，并提出如何有效开展港航信息化建设的意见。     

2021年新能源汽车下乡收官站于宜宾启动

<正>12月24日,新能源汽车下乡第8站在四川宜宾启动,这也是2021年度活动的收官之站。为促进农村地区新能源汽车推广应用,引导农村居民绿色出行,助力全面推进乡村振兴,支持碳达峰、碳中和目标的实现,2021年3月26日,工业和信息化部办公厅、农业农村部办公厅、商务部办公厅和国家能源局综合司联合下发了《关于开展2021年新能源汽车下乡活动的通知》。     

高速公路工程地质勘察实时多项目管理系统的开发与应用

为解决公路工程勘察过程中数据共享缺乏、现场监管缺失等问题,利用5G移动互联网、GIS等技术,进行高速公路工程地质勘察实时多项目管理系统的研发,搭建了PC端及APP移动端,并在湖南省多个高速公路建设项目勘察中进行了应用。应用结果表明,该系统拥有数字外业、协同作业、实时多项目管理等优势特点,具备全省项目统计、数据采集信息化、勘察质量管理、计划进度管理、设备管理、履约管理等一系列功能,实现了过程留痕、数据累积、信息溯源,提高了勘察监管工作效率,为公路工程地质勘察作业全过程实时监管提供了可靠的信息化系统。     

基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...