各市州工信局，縣市區(qū)工信部門，有關單位：
為深入貫徹關于推動新型基礎設施建設（簡稱“新基建”）的戰(zhàn)略決策，做好“六穩(wěn)”工作、落實“六�！比蝿眨凑帐∥≌涌彀l(fā)展數(shù)字經濟的系列部署，搶抓“數(shù)字新基建”的重大機遇，以重點項目為牽引加快推動數(shù)字產業(yè)化、產業(yè)數(shù)字化，經廣泛征集、嚴格篩選、現(xiàn)場答辯、擇優(yōu)確定等程序，現(xiàn)將《湖南省“數(shù)字新基建”100個標志性項目名單（2020年）》予以發(fā)布，并就有關事項通知如下：
一、加強統(tǒng)籌協(xié)調。各市州工信局、縣市區(qū)工信部門要建立主要負責人牽頭，分管負責人具體抓“數(shù)字新基建”標志性項目建設推進的工作機制，定期調度所屬地項目建設進展，認真研究解決項目建設的具體問題，推動項目盡快投產達效。項目承擔單位要切實履行好主體責任，加強組織管理，按照項目建設年限加快推進實施，確保項目建設的進度和質量。
二、做好準確服務。各市州工信局、縣市區(qū)工信局要精細準確做好項目服務，真正讓“數(shù)字新基建”標志性項目落地生根、開花結果。要組織開展合作對接，協(xié)調有關部門主動開放公共示范應用場景，實現(xiàn)以應用換投資，以投資換市場。要做好項目的全過程管理，搶抓項目建設進度，督促各項工作落實、落細。
三、強化要素保障。加快推動5G網(wǎng)絡部署，促進光纖寬帶網(wǎng)絡的優(yōu)化升J，新增一批互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心機架，持續(xù)優(yōu)化云計算基礎設施布局，提G“數(shù)字新基建”的通信網(wǎng)絡基礎設施、算力基礎設施保障能力。開展融資對接，充分發(fā)揮銀行、信托、基金、風投等資本的力量助力項目建設。加大人才支持，引進一批產業(yè)G端人才參與重點項目建設。加大土地供應，協(xié)調有關部門優(yōu)先保障“數(shù)字新基建”標志性項目用地。
四、加大政策支持。各市州工信局、縣市區(qū)工信部門對列入《湖南省“數(shù)字新基建”100個標志性項目名單（2020年）》的項目、企業(yè)，要優(yōu)先推薦進入全省“5個100”重大項目庫、湖南省產融合作制造業(yè)重點企業(yè)名單等，優(yōu)先推薦各J相關專項資金申報，優(yōu)先推薦列為L導掛點聯(lián)系、部門重點幫扶對象。要加強宣傳引導，營造良好氛圍，優(yōu)化項目建設環(huán)境，形成強大工作合力。
湖南省工業(yè)和信息化廳
2020年8月11日
附件：湖南省“數(shù)字新基建”100個標志性項目名單（2020年）
到2022年，數(shù)字鄉(xiāng)村建設取得明顯成效，5G應用更加普遍，光纖通達率達到70%，有條件的農村具備100兆以上接入能力，有線廣播電視網(wǎng)連通所有行政村
到2022年，建成10個以上區(qū)塊鏈公共服務平臺，推動3萬家企業(yè)上鏈，建成5個左右區(qū)塊鏈產業(yè)園，相關產業(yè)營業(yè)收入達到30億元，建設成為全國有影響力的區(qū)塊鏈技術創(chuàng)新高地、產業(yè)集聚洼地和應用示范基地
聚焦七項主要任務，實施十大重點工程，爭取到2025年，全省數(shù)字經濟規(guī)模進入全國前10強，突破2.5萬億元，數(shù)字經濟占GDP比重達到45%
規(guī)劃》聚焦七項主要任務，實施十大重點工程，爭取到2025年，全省數(shù)字經濟規(guī)模進入全國前10強，突破2.5萬億元
湖南未來產業(yè)發(fā)展重點：加快培育新能源汽車、高性能數(shù)字芯片、智能電網(wǎng)、3D打印、工業(yè)機器人等新增長點
過硬件把相關目標特性轉換為信號;把所獲信號變換為規(guī)劃及執(zhí)行某個機器人功能所需要的信息，包括預處 理和解釋兩個步驟,這種信息可被反饋以修 正和重復該感覺順序，直至得到所需要的信息為止
上位機軟件負責根據(jù)誤差信號,伺服控制器從主機得到控制指令,進行適當?shù)奶幚砗螽a生相應的PWM 電機控制信號控制電機轉動,利用上位機的 CMOS 定時來實現(xiàn)，可以精確到微秒級
一種附加力外環(huán)的機器人力/位置自適應模糊控制方法,是把力控制器的輸 出作為位置控制給定的修正值，通過提高位置控制的精度達到控制力的目的，并利用自 適應模糊控制的魯棒性，使控制系統(tǒng)對不同的剛性環(huán)境具有自適應能力
機器人的進化控制系統(tǒng)用于復雜系統(tǒng)的控制器設計，可以很好地解決其學習與適應能力問題,根據(jù)環(huán)境的特點和自身的目標自主地產生各種行為能力,展現(xiàn)適應復雜環(huán)境的自主性
神經網(wǎng)絡對信息的并行處理能力和快速性，適于實時控制和動力學控制;能夠解決那些用數(shù)學模型或規(guī)則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應能力和信息綜合能力
1)基于模式識別的學習控制;2)反復學習控制;3)重復學習控制;4)連接主義學習控制，包括再勵(強化)學習控制;5)基于規(guī)則的學習控制，包括模糊學習控制;6)擬人自學習控制;7)狀態(tài)學習控制
模糊控制提供一種實現(xiàn)基于知識(基于規(guī)則)的甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成
。推動3—5個通用大模型在制造業(yè)深度應用，推出1000個高水平工業(yè)智能體，打造100個工業(yè)領域高質量數(shù)據(jù)集，推廣500個典型應用場景。培育2—3家具有全球影響力的生態(tài)主導型企業(yè)和一批專精特新中小企業(yè)
一個典型的和廣泛應用的基于知識的控制系統(tǒng)包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,根據(jù)知識進行推理，搜索并導出結論
遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構成的,系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現(xiàn)的
雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程；T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng),末端工具的動態(tài)性能將直接影響操作質量
每個關節(jié)所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節(jié)慣量的作用,各個 關節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關節(jié)間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用
