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“人工智能”概念的哲学分析

智能时代已然来临，人工智能研究炙手可热。但是“人工智能”的概念定义缺乏清晰的界定。对“人工智能“基本概念进行梳理分析，既有利于完善概念工具箱，也有利于加深对其理论的哲学思考。因此，本文从“人工智能”这一基本概念出发，通过梳理“人工智能”的概念史，进而完成对概念内涵、外延及意义的思考分析。

  • 2021-07-01
  • 阅读180
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  • 88页
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基于无线远传模块的遥测采集终端

我国是一个国土资源广袤的大国，与之相对的，水旱自然灾害也更加频发，这对农业生产产出、效益以及水利行业产生了巨大的影响，因此对相关区域进行水文信息的监控就显得尤为重要。随着电子技术的高速发展，远程监控终端在水利行业的应用越来越广泛，遥测终端设备如何在稳定、高效地获取现场农业水利信息的同时，与远程操作平台配合实现全天不间断监控、预警就成为了当今农业水利智能制造的首要研究课题，水文遥测系统也由此应运而生。

  • 2021-07-01
  • 阅读166
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  • 78页
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Z170柴油机机体加工工艺优化与实施

Z170柴油机主要用于内河航运推进主机、发电机组，是公司的主力产品，高峰时年产5000台。为满足大批量生产要求，公司先后购入多台专机及加工中心，构成了一条刚柔混合的机体加工生产线。随着产量的提高，设备精度迅速丧失，机体质量问题频出。本论文结合对这些质量问题的分析以及厂区升级改造项目，对机体加工流程进行梳理，找出原工艺设计的不合理之处并对加工工艺、设备及工装刀具进行了优化改进

  • 2021-07-01
  • 阅读180
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  • 74页
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面向切削过程监测的高速低功耗工业无线数据采集处理系统

先进制造技术作为制造业的核心技术和支柱，在航天、军工和汽车等领域扮演着越来越重要的作用，而其中刀具是先进制造技术的重中之重。由于无法准确掌握传统装备的加工状态，其实际生产效率和生产质量不足理论值的一半。而准确掌握刀具的加工状态可以有效的提高切削效率，降低工件次品率，防止由于刀具磨损甚至损坏造成的停机甚至更大的安全事故。近年来，如何实时、准确、快速的掌握刀具的加工状态已经成为了国内外学者研究的重点难点。传统的智能装备数据采集系统大多采用有线传输的方式，传输距离短、传输效率低、不能快速准确的掌握加工状态。而无线传输不仅传输速度快、距离远、效率高，同时可以实现多设备同时通信，在智能装备信号监测系统中有着广阔的应用空间。

  • 2021-07-01
  • 阅读176
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智慧商业/社区/地产运维管理平台解决方案

随着时代的发展、技术的进步，互联网+大潮日趋火热，建筑行业在业务飞速发展的过程中，也顺应这一趋势着力打造智慧建筑体系，进而完成自身的提升，在服务好客户的同时也能带来更好的效益。智慧建筑的建设，不是简单的开发一个社区O2O的APP就实现了，而是需要围绕设备设施运维管理体系，建立起一套综合了软硬件、人力、管理理念的生态系统，对企业在持续运维管理能力、运维管理技术提出了很高的要求。

  • 2021-07-04
  • 阅读327
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工业控制系统安全等级保护测评研究

摘要在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时，由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险，这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
  • 阅读166
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山东案例：智慧高速与车路协同探索与实践

国家提出的《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》的要求 交通运输部2018年2月部署加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点，，交通运输部2020年8月下发关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见。 1、截止2020年底，全国通车的16余万公里高速公路，亟需解决质的提高及效率问题。高速安全事故频发，导致人民的生命财产面临巨大损失，社会各界对高速公路运营管理的反响。 2、高速公路的数字化、信息化应用发展与当前的数字化、信息化发展不匹配；高速公路自身发展的倒逼。高速公路潜力的发挥、运行的效率、社会对服务的要求资产管理、建设、养护运维需要信息化，以及应急协调调度。 3、智慧高速是一项全局性、系统性工作，宜立足自身优势，加强顶层设计统筹数字化转型 路网 布局规划、业务、产业和技术发展实际，开展相关工作。

  • 2021-07-21
  • 阅读197
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基于API序列和卷积神经网络的恶意代码检测

塞积神经网絡（ convolutional neural network. CNN）在诸多领域得到了广泛点用。Windows API序列在姑构上存在前后依赖关系，仅仅使用卷积神经网络实现悉意代码检测将忽略词的上下文语义,因此使用了词向量模型来训练API序列，并且融合5个大小不同的卷积核来弥补传统暮积网络丢失序列时序信息和语法信息的缺点在Cuckoo沙箱中运行样本文件，提取动态API序列并进行去重处理。预训练得到词向量，输入到多核融合的CNN网络中训练悉意代码检测模型.最后使用测试集测试模型的有效性,测试集的正确率值达到了98.1%,结果表明所提出的方法能有 效地检测悉意代码

  • 2021-07-20
  • 阅读213
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