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首都智慧地铁发展白皮书

《首都智慧地铁发展白皮书(2020版)》指出,北京将以“北斗+5G+空间数字化”构建城轨新基建时空基准体系,同时将通过研发新兴智能人、物、票无感同检新技术和新设备,建立乘客一体化无感安检新模式,达到快速安检,高效通行和降本增效的目标。 白皮书指出,基于首都智慧地铁的建设目标、业务功能和架构体系,北京地铁将从建设首都智慧地铁架构体系和技术平台,并打通与外部交通系统的融合互通,实现信息融合、票务系统融合和安检互认,并进行完整线路典型场景的应用示范,构建首都地铁运营新模式,推动企业治理现代化。

  • 2021-06-29
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5G智慧医疗全流程服务白皮书

白皮书针对患者在就医的全流程进行5G智慧医疗服务解析,分析院前筛查、院前急救、院内重症监护、院内智能影像分析、院间远程会诊、院后个人健康管理等应用的具体场景、关键技术、配置需求以及典型应用案例,从院前、院内、院后等各环节逐步实现5G+智慧应用创新。飞利浦与中国联通将以白皮书为起点,响应国家对5G新基建的要求,开展基于5G新型网络架构的智慧医疗技术研发,建设5G与新兴技术深度融合智慧医疗发展应用,为广大健康人群、疾病患者和医护人员带来有意义的创新。

  • 2021-06-29
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5G智慧园区解决方案

所谓智慧园区,是指融合新一代信息通信技术,具备迅捷信息采集、高速信息传输、高度集中计算、智能事物处理和无所不在的服务提供能力,实现园区内及时、互动、融合的信息感知、传递和处理。智慧园区建筑强调通过信息技术和各类资源的整合,将智慧渗透到园区建设与运营的每个细节中,提升园区运营服务管理能力。

  • 2021-06-29
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基于云计算的医疗设备维修管理系统设计与应用

目的:设计基于云计算的医疗设备维修管理系统,实现医疗设备维修管理的信息化和数据化。方法:采用云计算的 SaaS平台服务、Restful应用服务、RabbitMQ消息中间件和ElasticSearch搜索引擎,构建以云计算为基础的医疗设备维修 管理系统。选取医院在用的84台医疗设备,按照管理模式将其分为研究组和对照组,每组42台。研究组采用基于云计算的 医疗设备维修管理系统的管理模式,对照组采用常规管理模式。自制医护人员满意度调查问卷,分析比较两组医疗设备故 障次数、平均维修时间和医护人员对两种管理模式的满意度。结果:研究组医疗设备故障次数和维修时间均少于对照组, 差异有统计学意义(t=9.787,t=4.165;P<0.05);研究组医护人员对设备使用流程、维修管理和总体管理满意度评分均高 于对照组,差异有统计学意义(t=3.677,t=6.300,t=4.528;P<0.05)。结论:基于云计算的医疗设备维修管理系统可实 现医疗设备维修的信息化和数据化管理,确保临床科室设备安全有效运作。

  • 2021-06-29
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S汽车公司智能制造实验室建设项目进度管理研究

2016年,中国乘用车市场销量己突破2800万辆,S汽车公司作为合资品牌在中国乘用车市场面临着激烈的竞争。S汽车公司从开发设计到生产物流等环节已建立其极为严格的体系流程,但是面对自主品牌低成本的制造优势仍有较大的挑战,S汽车公司应当关注优化生产制造流程与方法,着重关注智能制造概念在汽制造全价值链上的研究与应用,提升制造水平,增加各个流程所创造的价值,才能够保证在中国市场的领先地位。

  • 2021-06-29
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基于OPCUA架构的智能制造车间数据通信及应用研究

随着车间智能化程度的提升,车间设备更加多元化,数控机床、工业机器人、 AGV、PLC 等嵌入式系统设备的投入极大提升了车间生产效率,但种类繁多的底 层设备也使得车间通信协议繁杂,各种类各品牌的设备之间的通信方式难以统一, 容易形成信息孤岛,这无疑给车间智能化带来了极大的困难,而可以对各类设备 进行统一化通信的 OPC UA 技术无疑是解决该类问题的一种重要方案。因此研究 如何将 OPC UA 技术应用于制造车间并在此基础上开发制造执行系统具有重要意 义。

  • 2021-06-29
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人工智能时代机器人执法的理念、风险与规制

人工智能时代的到来使行政主体运用智能化机器和系统从事行政活动成为可能, 其中机器人在行政执法中的运用尤其引人关注。 在弱人工智能时代,执法机器人已经广泛运用于 行政执法的各个环节,但其仅属于行政机关辅助执法的工具和手段。 展望强人工智能时代,人工 智能机器人或将具备独立进行行政执法的能力和权力,并能够承担相应的法律责任。 机器人执法 有利于提高行政效率、保证行政行为的公正性,但也面临着执法结果不公正、机器人算法设定不透 明、行政职能弱化等法律风险。 只有通过补强法律依据、保障相对人权利、厘清机器人定位、打破 机器人算法歧视等方式,才能对机器人执法行为进行有效规制。

  • 2021-06-29
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基于机器学习的智能制造系统评价模型与算法

智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容,是企业向中高端迈进、 加快转型升级的重要举措,也是新常态下企业打造竞争优势的必然选择。然而,诸多企 业对自身到底处于智能制造的什么水平并不清楚,不能明确该如何分步实施智能制造, 这种供需不对等和困惑极大地影响了智能制造的有效落地。论文基于机器学习寻找模式 识别下智能评价方法,为智能制造系统评价问题的研究提供了新的思路,具有良好的理 论意义和应用价值。

  • 2021-06-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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