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广东省科技期刊数字化发展现状及建议

查广东省科技期刊的数字化发展现状,分析出现的问题,并提出相关建议。 以问卷及网络调查的方式掌握了广东省105种科技期刊的数字化发展现状。目前广东省 科技期刊数字化建设大部分还处于较低水平:科技期刊门户网站信息陈旧;对新媒体不 够重视;数字化建设专业人员及资金投入方面等有所欠缺。解决办法主要有引进数字化 建设专业人员;配备相应的发展基金;抱团行走,成立相关期刊数字化发展联盟,建设 一支数字化建设的生力军;期刊编辑要在数字化发展过程中找准自己的定位,熟悉和掌 握现有的数字化发展工具,更好地利用现有的科学技术优化科技期刊的服务水平。

  • 2021-06-27
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中国数字化程度测度与指标体系构建

数字经济、 数字化在中国经济社会生活中扮演着愈发重要的角色。 选取 2015 年和 2017 年数 字化相关数据作为研究样本, 通过生产数字化、 消费数字化、 流通数字化和政府数字化 4 个维度和 23 个 二级指标, 可以构建更为全面的数字化程度测度指标体系。 利用主成分分析法和专家打分法对指标数据 进行测算, 对中国省级数字化水平以及分项指标的变化趋势进行比较评估。 研究结果显示, 中国数字化 的发展增速明显, 在消费数字化、 流通数字化和政府数字化方面发展良好, 在生产数字化方面有待提高, 同时, 各个区域和各分项指标存在发展不平衡的现象。

  • 2021-06-27
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“1 N”模式的数字化铸造平台的构建与实例研究

铸造企业在数字化进程中,应用多套系统(如CAD、CAE、ERP、PDM等),往往缺乏全局规划和整 合,容易造成各个系统之间的“信息孤岛”。为此,本文构建了一种“1+N”模式的数字化铸造平台,该 平台由多个应用系统构成,其中“1”表示数字化基础应用和连接其他应用的集成中心,“N”表示企业内 部其他各个数字化设计和数字化管理(生产管理系统、质量管理系统、ES专家系统、PDM)的应用;“N” 所指代的多个应用系统通过任务驱动、文件服务、同源数据库等关联方式与“1”所指代的数字化基础 应用集成在一起。并将该平台应用于安徽华峰重工机械有限公司的数字化建设中。结果显示:该平 台能够较好地集成企业内部各个应用系统,消除它们之间的信息孤立、重复和不一致,实现更大程度 的信息共享,从而提高了企业运作效率。

  • 2021-06-27
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企业网络数字化转型的演化特征与治理机制研究

以企业网络数字化转型逻辑规律为主线,针对企业网络数字化现有研究进行知识图谱分析并利用 判读法与函询法提取影响企业网络数字化转型的关键因素。将企业网络数字化转型划分为企业网络数字 化转型起步期、企业网络数字化转型发展期、企业网络数字化转型失衡期,围绕企业网络数字化转型的关 键因素建立相应系统基模,并分析企业网络数字化转型的不同阶段演化特征。在此基础上探讨企业网络 数字化转型过程中遇到的问题与障碍,最后,通过分析杠杆解与相关案例提出有效的治理机制。

  • 2021-06-27
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智慧城市安全风险评估模型构建与对策研究

智慧城市安全风险评估模型构建与对策研究

  • 2021-06-27
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治理智慧城市_智慧城市治理的文献回顾

治理智慧城市_智慧城市治理的文献回顾,文献理论

  • 2021-06-27
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智慧城市中的大数据

智慧城市中的大数据,大数据赋能智慧城市建设

  • 2021-06-27
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智慧城市技术创新效应研究——基于中国282个地级城市面板数据的实证分析

智慧城市技术创新效应研究——基于中国282个地级城市面板数据的实证分析

  • 2021-06-27
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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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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

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