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我国人工智能领域发展动态与趋势研究

明确人工智能的定义,以时间维度分析人工智能在国内的发展历程,并对人工智能产业链进行全面探究,在探讨人工智 能机遇与挑战的基础上,分析人工智能的未来发展趋势。

  • 2021-04-25
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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法(NSET),结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

  • 2021-04-25
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IT与OT网络安全态势感知平台联合开发技术与实践

基 于 企 业 对 信 息(Information Technology,IT) 系 统 和 工 控(Operation Technology,OT)系统网络安全态势感知平台的实际需求,研究提出 IT 和 OT 网络安全态势感知平台联合开发技术架构,并根据工程实现难易度提出部分功能融合和全面功能融合两种技术路线,同时在企业成功进行了实践应用,形成了覆盖 IT 系统和 OT 系统的“感知—预警—评估—处置”全流程的网络安全管理体系,有效提升了企业的网络安全管控能力。

  • 2021-04-24
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变电站自动化系统无线监控解决方案

近年来,在新建的110KV及以下变电站中,通常实现无人值守或集控,220KV及以上变电站实现综合自动化;老的变电站也大多进行了改造。上述技术升级和改造主要是针对变电站电气二次部分进行的,当变电站一次设备出现故障或异常时会直接影响电能的传输、变换与分配等问题。目前,对电气设备的故障诊断主要依靠计划检修和平时巡检,如果设备突然出现异常或存在潜伏性故障,事实上大多情况我们都不能及时处理,使电力系统供电可靠性降低。利用“在线监测技术” 能够及时发现设备隐患,为迅速排除故障,节省检修时间,提高电力系统安全、稳定运行。

  • 2021-04-24
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智慧城市油烟在线监测系统的解决方案

从古至今人们对美食追求的脚步从未停止,这也促使了餐饮行业的飞速发展,因此带来的油烟污染问题也愈发的突出。并且餐饮油烟中含有苯并芘、挥发性亚硝酸胺等强烈致癌物质,若未经有效治理直接排放到大气中,在污染空气的同时,也对居民的身体健康造成一定程度上的威胁。现如今国家对环保方面的监管越发严格,对油烟的排放也制定了相关的标准规定。

  • 2021-04-24
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交互式多媒体沙盘在_楼宇智能化技术_课程教学中的应用

明确在“楼宇智能化技术”课程中建设交互式多媒体沙盘的目的和意义,论述了沙盘的设计思路、微缩建筑实体模型及控制系统的制作,以及相配套教学平台与资源库的建设。探讨了沙盘模型在教学中的应用及效果,让学生在情境化的教学场景下,加强对课程所授知识内容的理解与掌握,提升自身的实践创新能力和综合素质。

  • 2021-04-24
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新工科背景下集成化智能配电网监控系统实验室建设研究

交叉融合是工程创新人才培养的着力点,多学科知识的综合应用是解决复杂工程问题的基础。文辛将学校运行的电气工程项目“东湖校区电力能耗管理系统”、“东湖校区1.1兆瓦光伏电站”、“供配电系统”融入新建的智能配电网监控系统实验室,使实践教学融入新能源技术、配电网、用户侧管理、电力系统通信、电力系统监控等知识的综合应用,教学过程呈现实时化、实景化、多维度交叉的景况。文章在介绍了三个实际电气工程项目的基础上提出了集成监控系统的设计思路和方法,给出了各个监控平台实现集成后运行的检测数据,提出基于监控平台开发实验项目的理念;构建的智能配电网监控实验室体现了新工科背景下解决电气工程复杂工程问题的核心指标,具有互联互动、灵活柔性、可开发共享的特点,在教学中产生了很好的教学效果和更高的教学效能,

  • 2021-04-24
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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