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基于人工智能的传感器网络节点能耗研究

传感器网络是基于应用的网络,与传统的无线通信网络相比,它具有节点规模大、自组织多跳、无人值守、无通信基础设施等特点。而能量约束始终是限制传感器网络技术发展和应用的瓶颈。

  • 2021-04-22
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多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术诊断多原发肺癌(Multiple Primary Lung Cancer,MPLC)与临床病理诊断结果的一致性,进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法 收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息,共57个癌灶作为分析样本,采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度,并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组,采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着,对不同病理分期(0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b)与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

  • 2021-04-25
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连续微反应加氢技术在脱保护反应中的应用

保护与脱保护是医药中间体等精细化工领域中较为常见的一种有机合成策略。常用的保护基主要有苄基与苄氧羰基,通常可利用催化加氢法将其脱除。采用高压加氢间歇釜工艺存在气液传质效率低,操作安全性差,氢解效率低等问题。采用连续微反应加氢技术进行非均相催化加氢脱保护,可以利用其较高的气液传质效率和平推流特性实现高选择性脱保护,并显著缩短反应时间。本文阐述了连续微反应加氢技术在脱保护反应中的优点及其在药物中间体合成中的实际应用,并介绍了催化剂与溶剂对脱保护反应的影响。最后对连续微反应加氢技术在脱保护中的应用进行了展望。

  • 2021-04-26
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NELLIT2020人工智能在物流行业中的应用前瞻

随着新科技和产业变革交汇,推动工业社会和信息社会以前所未有的广度和深度融合并发生新的跃升,我们已经进入智能时代,人工智能成为经济社会发展的新引擎,将赋能所有传统行业。人工智能(Artificial Intelligence),简称 AI,是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。随着核心技术突破、利好政策加持、资本不断涌入,人工智能已进入发展的爆发期。

  • 2021-04-19
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预见2021:《2021年中国智能制造产业全景图谱》

智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次,我国智 能制造进入到深化应用、全面推广阶段,智能制造水平明显提升。行业 应用中,汽车制造业智能制造水平最高;智能制造产业呈现“东强西弱” 态势;未来,越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的 关键,智能制造人才缺口大。

  • 2021-03-29
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用友U8+电子行业数字化解决方案

产品升级换代快,产品向模块化、数字化、多功能化、智能化、绿色化方向发展 随着电子技术的快速发展和产品标准的日益成熟,电子产品越来越趋于模块化、数字化,特别是消费电子产品更是向智能化和网络化的方向发展,产品功能多样化,更加人性化,方便性、舒适性更强。随着人们对环境的关注,电子产品的节能要求越来越高。

  • 2021-04-16
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爱立信互联制造关于使用专用蜂窝技术实现工业4.0转型的指南

随着制造业向工业4.0迈进,这一产业正在发生重大转变。 爱立信专用蜂窝网络解决方案如专用网络(PrivateNetworks)和工业互联(Industry Connect)等,正在为制造业提供所需的连接能力,从而助其实现更灵活、安全、可靠和智能化的生产过程。 在此背景下,制造业仍面临多重挑战。 本报告将详细介绍制造业所面临的挑战,并阐述在高性能的专用蜂窝网络帮助之下的智能制造如何应对这些挑战。

  • 2021-03-24
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8-赛远自动化介绍 V1.4

赛远在工业网络通讯的有线、无线,远程、近程,宽带、窄带传输以及各种自动化设备系统的互联互通上,提供从上位机软件、上位机到交换机、PLC、HMI、仪表等系统工业网络通讯的一站式服务。 ? 赛远自主研发的工业通讯SY系列产品,结合最为先进的自动化技术,IT计算机通讯技术,无线通讯技术,研发出了具有工业等级的两大系列产品,远程通讯和无线通讯,主要包括自组网无线通讯SY-S72\SY-WT6\SY-RIO等产品,串口转以太网设备SY-NC2\SY-NC4\SY-NC6等,公共移动4G网络传输模块等,基于Internet的远程通讯模块SY-RSCM系列和工业远程通讯软件SY-RCS等。

  • 2021-03-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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