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数字化核电厂主控室操纵员监视行为转移规律研究

在数字化核电厂主控室中,监视反应堆系统运行状态是操纵员主要工作任务之一,也是操纵员正确控 制反应堆系统运行的基础和前提。通过研究发现,操纵员的监视行为主要存在3种转移类型:规程转移、异常转 移和交流转移。3种转移类型占总转移次数的百分比分别为:交流转移占29%、异常转移占14%、规程转移占36%, 不能归入这3种类型的转移占21%。

  • 2021-06-27
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智慧园区云计算服务建设和运管模式研究

智慧园区是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体,基于现有云计算中心、无 线城市和智慧城市建设模式的总结分析,报告中提出了一种新的云服务中心建 设投资运营模式,解决了云服务中心建成后长期、持续运营服务问题。借鉴国内 外成功的云服务案例,园区云计算服务规划以提供中小企业云服务、智慧政务云 服务、智慧城市云服务、公共计算存储云服务为主。

  • 2021-06-27
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智慧城市体系架构

章首先阐述了智慧城市建设国内外现状,归纳了当前中国智慧城市建设已经进入 “试点一规划一实施”时期的几个特点。在此基础上讨论了智慧城市标准体系,特别 是体系架构的重要性及其层次内容,并较深入地分析了住建部智慧城市体系架构中 几个主要模块的功能

  • 2021-06-27
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参数不确定性系统的鲁棒控制器数字化再设计研究

对一类参数不确定性系统离散控制器设计问题,给出其近似离散化模型的推导过程,将采样周期 作为系统参数,保证扰动和参数变化下系统模型的相容性性质。利用数字化再设计方法,把离散控制器和连续控 制器的全局状态匹配转换为凸优化问题,与控制器鲁棒稳定性条件统一到线性矩阵不等式框架下进行数值求解。 仿真实例验证了所提方法的有效性,表明所设计的鲁棒控制器性能优于采用常规离散化方法所设计的控制器。

  • 2021-06-27
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保持ai-半环上矩阵的Moore-Penrose逆的线性算子

研究了保持 ai-半环上矩阵的 Moore-Penrose逆的可逆线性算子,并完全刻画了保持链半环、完全分配格、n元 布尔半环等特殊 ai-半环上矩阵 Moore-Penrose逆的可逆线性算子。

  • 2021-06-27
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面向远程诊断的AI-ESTATE智能诊断系统研究动态

通过封装服务、规范标准服务,AI—EATATE为诊断系统的客户端和应用对象的扩展、测试与诊断的分离提供了条件,使 其更适合远程控翩的诊断系统的构建;分析了武器装备远程故障诊断对知识重用与共享、软件互操作的需求,提出了面向远程诊断的AI —ESTTAE智能诊断系统构建的方法;研究了AI—ESTATE智能诊断系统的基本结构和框架,讨论了AI—ESTATE在发展过程中其服 务的变化对开放、远程智能诊断系统构建的影响;最新的AI—ESTATE标准规范的服务更加强了对诊断过程的控制和效果评估,论文 采用状态图的方式分析了最新的AI—ESTTAE服务在远程故障诊断过程的作用,为符合AI—ESTATE标准的远程故障诊断系统的开发 提供了方法。

  • 2021-06-27
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5G移动通信系统概述

4G的成功应用带来了移动互联网的空前繁荣,在为人们提供极大生活便利的同时,也在深刻地改变着人们 的行为习惯,培育着众多的新应用和新需求。除了服务于人的需求,人们也期望移动通信能够渗透到各行各业,带 来社会各行各业的转型升级。为了满足这些发展需求,5G将带来超高的频谱利用效率、超低的业务时延、超高的连 接数密度、超低的功耗等,实现“信息随心至,万物触手及”的未来发展愿景。概述5G的应用场景和能力需求,并结 合需求详细介绍5G空中接口新技术和网络结构方面的全新变化。

  • 2021-06-27
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智慧城市建设的研究综述与展望

智慧城市建设的研究综述与展望,未来的城市模式

  • 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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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