随着我国西部的大开发和“一带一路”的建设，迫切需要大力发展交通、矿山、水利等重大 “生命线”工程，而深埋长大隧道往往是这些生命线工程的关键控制性工程。限于地质、地形和自 然环境条件，从施工工期、造价和技术进步3个方面考虑，TBM（Tunnel Boring Machine）工法是深长 隧道开挖的优先选择。深长隧道TBM的适应性受到众多因素的影响，难以进行有效和定量的评 价。主要影响因素为不良地质，如突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等；此外，隧道的设计、隧 址地质条件等对TBM的选型也有重要影响。人工智能方法具有能够分析复杂因素影响和处理复 杂问题的突出特点，可用于TBM选型适应性的有效评价。首先，基于层次分析法和模糊综合评判 方法，通过TBM选型评价知识的获取，选取能够充分反映不同机型地质适应性差异、具有代表性和 区分度高的7个评价指标，构建了TBM选型适应性评价指标体系及模糊综合评价模型，确定了各 个评价指标的模糊隶属函数。其次，通过编写权重辅助计算程序，确定了3种TBM机型选型适应 性评价指标的权重；其中，为了避免单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷，采用智能设计理论和 决策理论相结合的方法，完成了多指标智能决策的定量化选型。将评价模型与知识获取相结合，以 规则的形式表示知识，构建了TBM选型适应性评价知识库。最后，基于智能评价决策支持系统平 台IDsDP，开发了TBM选型适应性智能评价决策支持系统，为深长隧道TBM选型提供了一种新的 量化评价方法。利用该系统对高黎贡山铁路隧道TBM的选型进行了适应性评价，评价结果与实际 情况相吻合。
类正步入一个“人工智能”时代，它为灾害治理变革提供了重要动力。人工智能灾害治理模型分 为平台、工具、地理、模拟、决策与社会六个基本维度，它建构在复杂适应系统、社会技术和人类因素 控制系统的基础上。这一分析框架分为“人工智能一治理趋势”“人工智能一治理环境”“人工智能一 治理体系”与“人工智能一治理行动”四个面向。研究认为人工智能提供了一种更方便与科学的模 拟治理、仿真实践和情境治理，在高度复杂与动态的灾难情境下，人机协作有效辅助灾害响应是灾 害治理成败关键。它虽然具有地理系统与人工智能结合、人工超级智能与新技术结合、群体智能与 计算智能结合、遥感图像与人类思维模型化结合等光明前景，但也存在技术激增与人类终结、自主 性与可靠性、体积与品种等陷阱。研究最后强调灾害治理与人工智能结合是新兴的交叉研究领域， 它掌握了跨学科灾害研究的全部复杂性，为学界、政府和实务界提供了重要的理论范式、政策工具 和实践指南，
数字油田是油田企业生产、科研、管理和决策的综合基础信息平台。它将对油田信息化建设起着统领和导向的作用。数字油田建设可以大幅度提高油田勘探开发研究和辅助决策水平，促进油田的可持续发展；数字油田建设可以优化生产流程，大幅提升油田生产运行质量；数字油田建设可以促进油田改革的进一步深化，进一步提高油田经营管理水平。
深网查询在w曲上众多的应用，需要查询大量的数据源才能获得足够的数据，如多媒体数据搜索、团购网 站信息聚合等．应用的成功，取决于查询多数据源的效率和效果．当前研究侧重查询与数据源的相关性而忽略数据源 之间的重叠关系，使得不同数据源上相同结果的数据被重复查询，增加了查询开销及数据源的工作负载．为了提高深 网查询的效率，提出一种元组水平的分层抽样方法来估计和利用查询在数据源上的统计数据，选择高相关、低重叠 的数据源．该方法分为两个阶段：离线阶段，基于元组水平对数据源进行分层抽样，获得样本数据；在线阶段，基于样本 数据迭代地估计查询在数据源上的覆盖率和重叠率，并采用一种启发式策略以高效地发现低重叠的数据源．实验结 果表明，该方法能够显著提高重叠数据源选择的精度和效率．
随着时代的快速发展，科学技术也不断创新以及改进，其中通信技术发展尤为迅速,为移动通信技术的更新换代提供条件支持。目前为止,通信领域最先进的技术是5G移动通信技术，预计会在2020年广泛使用，5G成了现代通信领域的主要研究对象,越来越多的国家进行对5G的探索与研发并取得很大成效。
？ 通信优化：数据请求（PULL&PUSH）聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 ？ 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 ？ 分区优化：支持多种分区策略（RANGE/HASH/MOD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问 题，性能提升2-5倍 ？ 存储优化：自定义存储方式（ByRow&ByKey），基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少 90%
“中国制造 2025”提出要在重点领域试点建设一批智能工厂、数字化车间，而船舶工业是服务航运业发展、支撑国家国防建设的重点行业，船舶工业的发展能够增强国家工业科技水平，推动经济发展，对其他产业也有很大的带动作用。因此，推动我国船舶工业向智能造船发展对提升国家的综合实力有着非常重要的意义。
近年来随着工业 4.0、工业大数据、人工智能、工业互联网等新技术和新概念的推出，掀起了第四次工业革命，把制造业带入了智能制造时代。随着新技术日新月异的发展，智能手机各项关键技术加快了普及步伐，导致行业竞争逐渐加剧。各开发商为了求得一线生机或者为了占据行业食物链的顶端保留自己的竞争优势，不断加快研发速度，缩短产品生命周期，压缩产品需求批量。这些行业因素给传统制造业，尤其是对习惯了大批量生产的手机代工行业巨头，带来了巨大的挑战。
没有账户，需要注册
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。
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