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中小学校人工智能技术应用现状调查及对策分析--以上海市黄浦区为例

目前,在强大的数据资源背景以及人工神经网络、自然语言识别等关键技术 的支持下,人工智能已经能够执行以往必须依靠人类智能才能完成的任务,例如 图像识别、语言、语音识别、做出决策等,人工智能已经得到了高速的发展。人 工智能在各行各业的应用进程都在不断推进,教育领域作为生产生活中一个关键 部门,也在因为人工智能技术而处于转型之中

  • 2021-06-28
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传感器数据在船舶数字化中的应用价值与挑战

智能船舶是未来船舶的发展方向,其基础条件在于实现船舶数字化。本文从船舶数字化的概念出发,介 绍了船舶数字化的基本特点。船舶数字应用建立在数据基础之上,通过介绍传感器数据在实时监控、优化管 理、虚拟模型、趋势预测以及自主航行这五个方面的应用实例,阐明传感器数据在船舶数字化中的应用价值。 在实现数据价值过程中存在多种阻碍因素,其中缺乏保证传感器数据质量和可用性的统一标准是船舶数字化 面临的主要挑战。通过上述分析,可为船舶数字化的发展提供参考和建议。

  • 2021-06-28
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智慧绿色楼宇低压直流配电系统研究

智慧绿色楼宇低压直流配电系统研究。

  • 2021-06-28
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一种自定位实物数字化系统的设计与实现

设计并实现了一种融合线结构光、立体视觉以及数据处理的实物数字化系统。以自定位方式取代传统的机械结构解决 测量装置位姿确定问题,进而实现多视角测量数据拼合。系统的测量装置由结构光子系统和立体视觉子系统 2 部分组成,结构光 子系统负责实时重构单视角测量数据,而立体视觉子系统负责实时对齐融合多视角测量数据。由于系统的自定位特性,在测量过 程中工件可以任意移动而不影响数据多视角数据融合结果。实验结果表明,该实物数字化系统测头定位精度优于 0.05 mm,而整 体扫描精度优于 0.12 mm,扫描速度为 10 000 点/秒,能够应用于工业现场进行复杂工件及模型、模具表面数据检测及模型重构。

  • 2021-06-28
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多用途重水研究堆数字化功率调节系统仿真分析

基于 MATLAB/Simulink 平台构建了功率调节系统闭环内所有环节的数学模型 ,采用离散控制理 论对简化的系统模型进行理论计算 ,获得了保持系统稳定的控制器参数范围 。 采用完整的系统模型在 Simulink 平台环境下进行仿真分析 ,确定了合适的采样周期及其最佳的 PID 控制器参数 。 仿真结果表 明 ,数字化功率调节系统能有效克服反应性的扰动 ,并具备良好的随动特性 。

  • 2021-06-28
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基于数字化3D技术的股骨假体再设计与激光选区熔化制造

研究了基于数字化3D技术的全膝置换股骨假体再设计并通过激光选区熔化(S1。M)技术直接制造了股骨假体, 以满足医学上对全膝置换股骨假体的高适配性要求。对一名患者的全膝关节CT连续断层图像提取股骨3D模型,根据 骨科医生手术规划进行了数字化3D解剖与测量,并据此对目前商业化的假体进行了重新设计。然后,利用sI.M技术 直接制造了再设计完成的3D股骨假体模型,并讨论了制造工艺参数、机械性能、空间优化摆放位置以及成型精度等关键 技术。实验结果显示:依据患者股骨远端解剖参数可完成股骨假体的3D模型再设计并可利用SLM技术直接制造出股 骨假体,单个股骨假体成型时间为5.2 h,成型精度标准偏差为0.030 ITlm,成型致密度达到99.02%;热处理后成型性能 优于美国实验材料学会(ASTM)F75的铸造标准。得到的结果表明该项技术可以快速制造完成患者所需要的股骨假 体,且成型性能优良。

  • 2021-06-28
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具有增益补偿功能的微机械陀螺数字化驱动闭环

提出了具有增益补偿功能的数字化驱动闭环方法,以便提高微机械陀螺标度因数的稳定性。介绍了微机械陀螺的 工作原理,对其运动方程的分析显示:为了提高标度因数的稳定性,需要提高陀螺驱动模态振动速度的稳定性;而振动速 度的稳定性与驱动环路中c/v转换电路增益的稳定性相关。为此,设计了增益补偿算法,配合自动增益控制环节和锁 相环环节构建了具有增益补偿功能的数字化驱动闭环。仿真结果表明,在c/v转换电路增益相对变化量为7.4%时,振 动速度幅值的相对变化量由无增益补偿时的7.29%降到了有增益补偿时的0.12%。实验结果表明,增加增益补偿环节 后,标度因数的温度系数在一40。C到60。C的降幅达到了90%。得到的结果验证了具有增益补偿功能的微机械陀螺数字 化驱动闭环可以较大幅度地提高微机械陀螺标度因数的稳定性。

  • 2021-06-28
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人工智能新生态经济白皮书

白皮书从多个维度阐述了生态城环境治理的历史、措施及成效,为生态城全面实施“生态城市升级版+智慧城市创新版”双轮驱动发展战略阐明了升级方向。白皮书共分为 发展历程、建设成效、生态城市指标体系、生态城市升级版、创新案例、未来展望六个篇章。

  • 2021-06-28
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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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2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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