【名城优企游学】国轩高科,用数字化带来强劲发展动力

文章讲述了国轩高科在新能源汽车领域的地位,以及其举办的活动,聚焦企业数字化转型实践,特别是从结果数字化向过程数字化的转变,分享了如何通过建立统一标准、贯通业务链和适应企业发展阶段来推动数字化成功案例。

成立于2006 年5月,系中国动力电池产业最早进入资本市场的民族企业;2015年5月上市,股票代码SZ.002074,拥有新能源汽车动力锂电池、储能、输配电设备等业务板块,建有独立成熟的研发、采购、生产、销售体系。

它就是新能源汽车产业赛道上炙手可热的明星企业——国轩高科

3f90a8aa8c15ee0e0ed6f5dead53b023.jpeg

近日,纷享销客【名城优企系列游学之走进国轩高科】活动于合肥国轩高科动力能源有限公司圆满举办,企业嘉宾畅所欲言、深度交流,探索高效的数字化增长之道。

活动聚集了合力股份、安徽省充换电、江淮汽车(600418)、明天氢能、锐能科技、会通新材料、鸿路钢结构集团、集友股份(603429)、万朗磁塑(603150)、华恒生物、科大国创(300520)等60余位标杆制造业企业的CIO、CTO、CEO,实地参观国轩高科工程研究总院的方圆馆、验证工程院,近距离感受企业研发的力度和生产制造的精益度。

01、

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻方面的势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值