探讨以深度学习技术为主要驱动力的人工智能发展状况、技术创新重点与产业发展趋势，总结“十三五”期间我国发展情况并提出“十四五”期间的发展方向与机遇，推动我国人工智能的技术创新与产业发展。
针对口腔数字化诊疗中的牙植入体逆向建模过程利用光栅3维扫描的曲面拟合误差影响建模精度，传统 漏洞修补重构的点云数据拼合失真等问题；通过对间接牙模型进行逆向建模及拼接误差对比实验，找出数字化印 模重构特征曲面与有效降噪的曲面重构平顺性弥补方法；得出了优化的实验流程，通过3D数据对比验证不同扫描 方式优劣的3D分析结果，研究结果表明改进的实验对比方法有效找出了间接数字化印模的3DP植人体在临床应 用中存在误差的原因，并验证了提高3维扫描精度的有效方法，降低了逆向建模中点云数据漏洞修补畸变率．
为了有效支持复杂产品的数字化装配设计功能，分析了数字化装配系统中产品装配建模、装配序列规 划、装配路径规划和装配分析等功能模块；提出了数字化装配系统的功能模型，在产品装配建模模块，为了提高装 配过程中的精确度与准确度，考虑了装配公差建模，提出含公差建模的数字化产品装配模型；为了降低复杂产品装 配成本，缩短了装配时间，提高了装配质量，基于复杂产品装配系统的开发需求，提出了基于面向服务架构的开放 式、可重构、可重用、可扩展的集成化数字化装配系统体系结构。
基于丰富的田野研究数据、经验和理论，界定了数字化贫困的范畴，提炼出数字化贫困的八个核心要素，即 数字化物质实体、数字化服务、数字化D理、数字化能力、数字化努力、数字化社会规范、数字化社会支持和数字化影响。 根据数字化贫困现象的典型特征，以八个核心要素为维度识别并描述了中国农村社会中常见的数字化贫困人群：物质匮 乏者、数字化文盲、脆弱的贫困者、孤独的贫困者、懒惰的贫困者、抵触的贫困者、徒劳无益者以及数字化赤贫者。在界定 结构性贫困的前提下，将经济资本、文化资本、社会资本和政治资本作为四个结构性强的成因，并依据田野数据论证其存 在的事实．分析它们对上述常见的不同数字化贫困类型的多重作用机理。本研究强调数字化贫困的个体性成因不容忽 视，但更需要关注结构性成因，并对如何更好地实现数字化脱贫提出战略思考
核安全级数字化仪控系统的软件验证与确认（V&V）的主要任务是查找任何可能存在的缺陷，评 估软件潜在的风险与危害，并提供解决方案以确保和提高产品质量，其中软件V＆V工具和方法的选择 直接影响到V＆V活动的成效。本文从核电站安全级数字化仪控系统的功能出发，针对已有堆型和新 研制堆型两种不同对象的特点，提出其软件V＆V的模型，分析相关的方法和工具，并总结软件V&V 活动的关键因素。
为了在减少人力物力的同时给设计和优化曲柄伺服压力机的机电一体化系统组成提供方案及可行性 参考，采用Simulink语言开发了曲柄伺服压力机的数字化集成仿真系统，并基于该仿真系统进行了虚拟制造的应 用分析。集成仿真系统由运动控制、大功率电驱动、机械传动机构三部分组成。运动控制部分设计了恒速、变速驱 动的工作模式；电驱动部分引入基于电子飞轮的永磁交流伺服系统和电机组合，其中永磁交流伺服系统采用速度 外环、电流内环两环控制结构的矢量控制策略，引入变参数积分分离的PI调节器；机械传动机构采用曲柄连杆机 构。分析结果表明，在同一冲压速度下，伺服压力机的加工效率采用变速驱动工作模式会比恒速驱动模式高，且在 一个工作周期内采用变速驱动时驱动系统更加节能，从而为进一步提高曲柄伺服压力机的制造效率提供了依据。
基于 ＣｓＩ（Ｔｌ）探测器的 α／γ 波形甄别能力 ，采用上升时间法 ，设计了一种波形实时甄别系统 ，系统 由高速 ＡＤＣ 和高性能 ＦＰＧＡ 组成 。 介绍了实时甄别系统的方案设计和甄别算法设计 ，利用６０ Ｃｏ γ 源 、 ２４１ Ａｍ α 源对实时系统进行了甄别测试 。 研究表明 ：设计的数字化实时波形甄别系统体积小 ，能实时 甄别开 α 、γ 粒子 ，甄别品质因子为 ０. ６８７ ５ ，事件计数率可达 ２. ５ × １０５ ｓ － １ 。
经过多年的快速发展,人工智能技术呈现出了对社会与行业巨大的变革能力,已被普遍认为是第四次工业革命的关键技术和主要推力。最近三年,人工智能获得了持续快速的发展,2019年人工智能仍然保持着强势的延续,得到了蓬勃发展。无论是政策、产业,还是关键技术研究、应用场景呈现等，都在全面,快速、深人地推进。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
国家级算力枢纽节点（东数西算）跨区域调度网络与绿色节能数据中心建设规划方案国家级算力枢纽节点（东数西算）跨区域调度网络与绿色节能数据中心建设规划方案国家级算力枢纽节点（东数西算）跨区域调度网络与绿色节能数据中心建设规划方案
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