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面向人工智能2.0的工程机械创新趋势

探讨了当前人工智能的发展态势及其可能对工程机械行业产生的重要影响;通过列举近年 来智能工程机械在解决行业疑难问题时的突出表现,展现出其释放未来竞争力的巨大潜力;针对工 程机械制造业自动化水平赢弱的现状,提出借助智能机器人扭转局势,从而行业转型突破困境;面 对信息时代的巨大变革和机遇,尽早掌握并利用人工智能,将有益于构筑平台型企业,提早占据价 值链高端。事实和理论论证证明,工程机械创新必将向着适应智能社会的方向发展。

  • 2021-06-29
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面向智能制造的胶类中药行业MES系统设计

:针对胶类中药生产过程中数据采集与存储不及时、不全面。不能建立有效的数据管 理系统问题.首先分析生产现状与数据需求,提出胶类智能生产数据管理平台,阐述平台 各功能模块。然后进行数据分类与数据关系分析,重点研究数据实时采集与存储技术。该 系统在数据有效管理基础上.实现胶类中药在线质量检测、产品追溯和设备预维护等功 能.对同类企业实施生产执行系统(MES),提高生产智能化水平具有借鉴意义。

  • 2021-06-29
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岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能方法及其集成

提出了一种可用于岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能综合设计方法 这种方法是首先采用专家系统 人工神经元网络和案例设计 3 种人工智能方法对同一岩石工程分别进行支护设计 然后再用分区多专家决策算法 将所得 3 种设计结果加以综合 形成最终设计方案 它充分利用了各种人工智能方法的特长 有效地避免了单一 方法所容易出现的偏见 应用表明 人工智能综合设计方法能把工程类比法提高到一个新高度

  • 2021-06-29
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Acumos——一种人工智能开放平台

人工智能平台是企业构建人工智能生态系统的基础。梳理了全球主要电信 运营商人工智能平台的发展状况,对比分析了各平台的特点,包括深度学习 框架、数据资源和应用方向等,详细剖析了 Acumos 开源平台架构及创建人 工智能模型方法。最后,针对运营商人工智能开放平台未来发展方向,从参 与开源社区、开放数据资源角度给出建议

  • 2021-06-29
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发展人工智能应避免_近视症

顺应形势把握住人工智能和第四次工业革命带来的重大历史机遇,能够为转型期的中国经济 社会发展提供新动能。人工智能时代机遇与挑战同在,应当加强人工智能技术发展研判和预测,增强 风险意识,更好应对人工智能技术可能导致的失控风险、伦理挑战、就业影响,促进科技治理能力现 代化。处理好“善治”与“善智”的关系,走向技术与社会的“良性互构”。

  • 2021-06-29
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智能制造CPS中基于节点有效度的共识算法

智能制造信息物理融合系统(Cybe卜Physical System,CPS)中设备在系统运行过程中产生大量通信信息和设 备数据,这些数据存在被修改和窃取的风险。以分布式存储为核心的区块链技术有利于保障CPS系统的数据安全, 但现有共识算法存在数据记录权限集中在少数节点、易被恶意节点劫持的问题。通过引入节点有效度,可以反映节 点行为动态变化的情况。实验结果表明,基于节点有效度的共识机制可使得获得数据记录权限的节点分布更加分 散,更好地体现系统的去中心化特性,提高了数据的安全性。

  • 2021-06-29
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著作权法纳入人工智能作品的制度设想

人工智能的迅速发展使大量人工智能作品涌入版权市场。适值我国《著作权法》第三次修改之际,面对技术 发展带来的新问题,著作权法绝不能采取消极回避态度。人工智能作品与人类创作作品在外在表达上无异,经由劳动创 造价值,应承认其可版权性,将其纳入著作权法保护范畴。我国《著作权法》纳入人工智能作品的具体制度设想为:将其 著作权归属于做出实质性贡献的实际操作者;人工智能作品著作权保护期应明显短于一般作品,即为10 年;人工智能作 品著作权除财产权外也包含部分人身权。

  • 2021-06-29
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一个智能制造应用案例带来的启示

美国大河钢厂(Big River Steel)智能制造应用案例带来的启示:找对应用场景,项目分步实施;将工程项 目和科研项目区分开,做工程项目所采用的技术要保证可靠、稳定、安全,并尽量采用经过验证的技术;数据 分析重在价值,数据分析的价值是产生有用、可靠、可以重用的知识,包括生产控制和经营决策方面的知识; 把MES功能提升作为重点,以钢铁企业为主体,结合大学、科研院所的研究成果,在提高软件产品成熟度方面 下功夫,开发适用于钢铁企业的MES及其他工业软件,先进钢铁企业和行业中的示范工程应该起到引领作用。

  • 2021-06-29
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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