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人工智能企业创新策源能力影响因素分析

在当前经济高质量发展的大背景下 ，人工智能企业要想在市场竞争中求得生存与发展 ，创新策源能 力是关键 。 选取人工智能相关企业为研究样本 ，按照产业层次将其划分为基础层 、技术层和应用层 ，利用随 机前沿分析方法研究政府支持 、创新意识 、企业规模和知识存量分别对三个层次人工智能企业创新策源能力 的影响 。 研究表明 ：基础层人工智能企业创新策源能力相对较强 ，应用层企业相对较弱 ；政府支持和知识存 量对于三个层次的人工智能企业均起到正向促进作用 ；创新意识和企业规模对于基础层人工智能企业起到 负向阻碍作用 ，对于应用层企业则起到正向促进作用 ；创新意识与技术层人工智能企业是负相关关系 ，企业 规模与技术层企业则是正相关关系 。

  • 2021-06-19
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基于工业互联网平台实现数控机床租赁管理控制的系统

本发明涉及一种基于工业互联网平台实现 数控机床租赁管理控制的系统，包括租赁管理平 台和边缘计算模块，所述的租赁管理平台和边缘 计算模块通过互联网进行双向通信，所述的边缘 计算模块安装在数控机床的数控系统上，提供用 于租赁方购买租赁服务及通知平台发放服务授 权需要的可识别机床的识别码和授权码；所述的 租赁管理平台包括数据采集模块和远程控制模 块，用于采集来自数控机床的运行状态和工作量 信息，并向数控机床发送数控机床的操作指令的 控制信息。采用了本发明的基于工业互联网平台 实现数控机床租赁管理控制的系统，出租方可以 随时监控租赁方潜在的违约行为，及时发现并通 过远程锁机等方式来制止，提高了租赁服务运营 的效率，降低了维保成本。

  • 2021-06-19
  • 阅读225
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一种基于工业互联网的供水管网检漏装置

本实用新型公开了的属于供水管网捡漏技 术领域，尤其是一种基于工业互联网的供水管网 检漏装置，包括检漏装置本体，检漏装置本体的 左侧固定连接有把手，检漏装置本体的前端面嵌 入设置有显示屏，显示屏的上端面固定连接有警 示灯，检漏装置本体的右侧设置有耳机本体，有 耳机本体的上端面固定连接有连接线，检漏装置 本体的右侧从前至后依次设置有耳麦插孔和扬 声器，耳麦插孔与连接线的另一端活动连接，将 漏水探测仪和耳机本体分别插接到漏水探测仪 孔与耳麦插孔内，便于工作员携带检漏装置本体 去水漏的地点进行二次检测，使检漏装置本体达 到网检与实地检测的效果，提高了供水管网检漏 装置的实用性与检测效率。

  • 2021-06-19
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大数据产品平台化体系.xmind

大数据产品平台体系，从数据生产、数据服务到数据管理、资源管治。与其说是大数据产品平台体系，或许不如说是当前大厂数仓平台化体系更合适。平台化，五花八门，职能细化，分工明确，合作协同的同时，造就了一个又一个岗位。对数据工程师来说，也是一大利好。下面我们通过强引具体看下都有哪些平台

  • 2021-06-18
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应用大数据模型实现气象防雷的预警分析方法_刘鸿斌

针对传统雷电监测预警系统稳定性不足、测试精度低等缺点，本研究设计出一款气象防雷预警系统。本系统基于大数据云平台技术对传统雷电监测系统进行设计与改良，运用抗劣化大数据感知模块对气象信息进行采集；运用云服务平台与物理平台共同搭建防雷预警系统的网络架构；利用CART算法与ID3算法相结合的大数据分析算法对空气中的雷电监测数据进行分类处理。经实验表明，本研究使系统的精确度大于0.1，还增强了系统的稳定性，为雷电监测行业的发展奠定了理论基础。

  • 2021-06-18
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数字化犯罪治理背景下的现场勘查工作变革_张志伟

在当前网络犯罪治理诉求与刑事政策的证据聚焦下,我国犯罪现场勘查工作发生着应然之变。然而,变革中的现场勘查工作在实践中囿于规范与功效的价值博弈,出现了诸如勘查政策虚置、配套制度缺位、程序逻辑悖反等问题。数字化犯罪治理背景下宜秉持以证据质量与诉讼实效为核心的勘验理念,全方位强化勘查变革中的智力支撑,梳理勘查程序症结,并构建体系化勘查规范,以此适应勘查工作在对象、主体及运行模式上的立体高效转型,助力侦查取证能力与侦查模式的现代化变革。

  • 2021-06-18
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铁路机务大数据应用系统设计研究 （1）

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用，加快智能铁路建设可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信息化发展情况，阐述铁路机务大数据的特征及应用现状，在此基础上，提出铁路机务大数据应用系统的设计目标及定位，设计“N+1+3”总体架构及技术架构，从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备检修、司乘组织管理等7个典型应用场景，并对部分关键技术设计相应的大数据分析模型，为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-18
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题，但各品牌智能家居设备互不兼容，成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别，缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题，采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备，在主机和人形机器人上构建N-pod主机，使用深度卷积神经网络实现语音识别，使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理，形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案，达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用，该设备适用于居家养老人群，语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品，具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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