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新型智慧城市的发展演革与推进建设

新型智慧城市的发展演革与推进建设,如何快速推进

  • 2021-06-29
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智慧城市的发展特点与趋势

智慧城市的发展特点与趋势,趋势分析,可预见其未来

  • 2021-06-29
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大数据时代的智慧城市建设与发展困局化解

大数据时代的智慧城市建设与发展困局化解

  • 2021-06-29
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低成本自动三维室内重建系统

● 全景图深度估计模型:编码-解码模型 ● 多任务学习提高精度 ●可以重建真实3D模型 ●支持四种显示模式:全景图,透视图,3D,2D结构图 ●用户可以在全景图和透视图中同时标注房屋结构.

  • 2021-06-29
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面向智能制造的多要素生产成本建模方法

在智能制造背景下,针对数字化资源的成本核算和价值流分析对于企业的智能制造投资及转型具有重要 的现实意义。基于智能制造组成域参考模型架构,建立了一种适应智能制造生产模式的多要素生产成本模型。 针对不同管理层级的成本核算需求,建立了不同管理层次之间成本节点的耦合关系模型,实现了多层次成本模 型的统一建模和数据的一致性。可用于企业智能制造价值流分析,为智能制造成本效率的提升及投资决策提供 理论依据和成本测算模型。

  • 2021-06-29
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贵州中职学校工业机器人专业课程体系构建研究

当前,智能制造已成为我国制造业产业转型升级发展的重要方向, 工业机器人作为智能制造中重要的组成部分,已得到了广泛的应用。 但是由于工业机器人是一种新兴应用技术,因此很多企业工业机器人 的专业技术人员短缺严重,尤其是一线维护操作人员缺口较大。中职 学校正是看到这一需求纷纷开设了相关专业,但是由于中职学生知识 基础薄弱,而工业机器人专业所需专业知识多且相互间联系又比较紧 密,再加上学校课程体系不完善,使得培养出的专业技术人才一直不 尽人意。为了有效的解决这一问题,针对中职学生实际,设计和构建 能够和中职学生知识接受能力和学习能力相衔接的专业课程教育教 学体系显得尤为重要和急迫。

  • 2021-06-29
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“纺织行业 人工智能”的探讨

介绍了人工智能的内涵及我国人工智能的主要研究领域和发展过程,阐述计算机视觉、自 然语言理解与交流、认知与推理等当前人工智能主要涵盖的6个学科;分析知识发现与机器学 习,人工神经网络,计算机视觉,专家系统,大数据、云计算与人工智能的关系,人工智能与传统计 算机程序的区别等主要研究领域;以纺织行业为例,探讨智能工厂和数字化车间、纺织品智能分 析与设计、计算机视觉技术、人工神经网络、专家系统等技术在纺织领域的应用与前景。指出:人 工智能是一门涉及包括图像识别、语言识别、自然语言处理、机器人、专家系统等研究领域的新技 术科学,是新一代工业革命的核心驱动力;“行业+人工智能”模式将成为智能产业发展的主流。

  • 2021-06-29
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城市生态化与智慧城市建设耦合协调评价分析——以厦门市为例

城市生态化与智慧城市建设耦合协调评价分析——以厦门市为例

  • 2021-06-29
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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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