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基于防御蒸馏和联邦学习的安全深度神经网络研究_肖林声

智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化

  • 2021-07-16
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智慧城市建设对城市绿色发展的影响及作用机制研究_杜建国

将智慧城市试点政策作为一次自然实验,构建包含期望和非期望产出的GML指数测算城市的绿色发展水平,以2007~2017年172个城市的面板数据为基础,采用双重差分法和双重差分倾向得分匹配法实证检验了智慧城市建设对绿色发展的影响及作用机制。结果表明:智慧城市建设显著地促进了城市的绿色发展效率。进一步机制检验发现,智慧城市试点政策通过降低政府规模部分抵消其对绿色发展的负面影响,但智慧城市建设同时抑制了人力资本水平、经济集聚水平,阻碍了其对绿色发展的促进作用;此外,智慧城市试点政策对技术创新、基础设施水平、金融发展规模并无显著影响,也间接削弱了三者对绿色发展的促进作用。

  • 2021-07-01
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上海新型智慧城市建设路径与模式创新研究_张波

上海新型智慧城市建设模式创新要以城市为中心展开,围绕城市的实际需求,与城市建设、城市运营和城市服务相融合,更好地服务于城市中的人,最终达到智慧城市设计可落地可运营的目的。新型模式可以阐述为"城市+智慧",即确立上海新型智慧城市建设中城市的主体地位,以"主体+技术"模式,强化上海城市本身建设需求和规律在新技术时代的主导作用,使上海新型智慧城市更加契合上海未来发展的愿景规划。

  • 2021-07-01
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基于视觉纹理及机器学习的木板识别研究

随着图像处理、人工智能等技术的发展,智能制造已成为当前追逐的热点。如今人们的生活质量大幅提高,对家居舒适要求也越来越高,尤其是木质家具的外观要求更加多样性。为了满足家具定制的个性化选择,工厂需要根据木板表面特性进行等级分类,并利用同类木板进行加工制造,从而满足消费者需求。在这种局面下,传统的人工手段无法适应智能家居行业的飞速发展。有鉴于此,本文针对算力的不同,提出了三种基于图像的木板识别方法。在低算力条件下,本文针对实际木板纹理的特点,采用了基于灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix)的纹理特征提取方法,并利用该特征实现了基于马氏距离(Mahalanobis Distance)和支持向量机(Support Vector Machine)的木板识别;在高算力条件下,结合木板图像识别精度的实际需求,设计了一种高精度木板识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)。

  • 2021-07-01
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移动运营商第五代通信网络技术优化策略及行业应用

随着当今移动网络的普及、手机用户数量的增加,越来越多的物联网产品得到认可和使用。对移动运营商而言,物联网市场需求巨大,低功耗、广覆盖业务连接将争夺主战场。物联网的发展,从人与人之间的通信发展到人与物之间的数据传输,移动运营商迎来持续发展的第五代通信网络。第五代通信网络,即“5G 网络”或“5G”,是面向 2020 年及未来通信变革和全球研发的热点。论文以 5G 为基础,研究了移动运营商的网络部署情况及重点行业的应用;并结合相关工作经历,从 5G 网络构建、优化和行业技术应用推广出发,以如何提升网络性能、实现科学 5G 组网为基础,总结了 5G 技术理论相关研究成果和在实际工作中的能效应用,力争进一步为重点行业开拓 5G 应用。

  • 2021-07-01
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生产线布局与运行效果的仿真研究

德国提出“工业 4.0”开启了新一代工业革命的序幕。为提高我国的工业国际竞争力,我国提出了“中国制造 2025”计划,提出了工业生产的关键环节“智能制造工程”。但是目前我国大多数企业在工业制造环节中,对于车间和生产线的布局,还处于粗放式、经验式阶段,生产制造过程中存在较大的时间代价和资源代价,车间及生产线迫切需要升级。

  • 2021-07-01
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林业野外作业机器人技术发展研究_蒋鹏飞

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  • 2021-07-08
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玫瑰采摘机器人的设计与实验_吴汶奇

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  • 2021-07-08
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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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