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德雷福斯的人工智能哲学思想研究 (1)

全文的重点主要体现在德雷福斯人工智能哲学思想,对人工智能发展的积 极价值上。通过对其研究背景、理论来源、内在局限性及哲学思想的脉络梳理, 说明德雷福斯这些深刻的哲学思考,在对人工智能研究者的研究纲领和路径、 思维转变及政策调整等方面具有积极的价值和意义。

  • 2021-06-30
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基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究

为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境,制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变,导致车间生产过程变得复杂动态,发生突发事件的概率大大提高。而目前离散型制造企业使用的车间调度系统,同生产实际情况相差甚远,在复杂动态场合很难应用,通常需要人工对调度方案进行适应性调整。但是人工调整的优劣取决于调度员的经验和知识水平,而且往往需要耗费大量的时间和劳动力,调度方案的稳定性及车间生产效率难以保证。所以,迫切需要改善生产车间依赖人工调整的现状。与此同时,智能制造与数字化工厂的发展,使生产车间产生大量数据,为机器字习的应用捷六」可北。 出心以不o考用深度学习、深度强化学习,开发基于这些数据的自学习、自适应车间调度系统,不仅考虑了这些数据的价值,还可以通过数据对实际调度车间的实现动态感知和智能控制,从而指导实际生产过程出现的各种动态问题,实现车间自适应调度,缓解车间对人工调整的依赖。

  • 2021-06-30
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基于文献计量的中外人工智能政策研究现状及启示

:[目的/ 意义]人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要技术力量,世界各国加紧出台了相关 政策。 通过对当前研究进行及时梳理,可为今后国内人工智能政策的理论推进及政策出台和完善等提供指导。 [方 法/ 过程]以国外 SSCI 和国内 CSSCI 期刊数据库收录的 395 篇研究论文为样本,采用文献计量分析和比较研究法对 中外人工智能政策研究的高共被引文献、热点主题及演进趋势等进行深入探索。 [结果/ 结论]与国外相比,国内研 究起步较晚但势头迅猛;高共被引文献反映了人工智能领域存在的问题和风险、应用前景、技术革新及对社会的影 响;国外研究热点涵盖了知识管理等十二类主题,而国内研究热点则包括国家治理背景下人工智能政策发展路径等 三类主题;国外研究的演进特征体现在三个方面,而国内研究则体现在两个方面。 最后,从加快形成和构建人工智 能政策研究的理论框架体系等三个方面提出对国内研究的启示。

  • 2021-06-30
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基于物联网的智能车间产品实时跟踪监控系统开发

随着《中国制造 2025》的提出,把制造业的数字化、网络化、智能化建设作为新一轮工业革命的发展目标和主攻方向,智能制造的研究和方案正逐步进入现实的制造企业。目前新疆大部分制造企业还处于传统的生产模式,信息孤岛严重,上面管理决策部门与下面车间实际生产脱节,人工数据采集实时性和效率明显愈发不能满足日益增长的生产能力的需求

  • 2021-06-30
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教育人工智能的下一步——应用场景与推进策略

人工智能的发展备受瞩目,而在教育领域中的研究与应用仍属刚刚起步。不少教育人工智能的研究 与应用方兴未艾。该研究进一步定位教育人工智能的内涵,架构其技术框架,并指出八个教育人工智能的应用场 景,分别是智能辅导、微格教学、自适应学习、沉浸学习、自动测评、课堂评价、数据决策、智能治理。从而提 出教育人工智能的下一步推进策略:抓住关键应用场景,促进智能赋能;提升全员信息素养,促进教学创新;兼 顾短期长远结合,促进多方协同;开好信息技术课程,建设教师队伍。研究为教育人工智能的下一步发展提出技 术框架,应用场景与推进策略的建议。

  • 2021-06-30
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基于PLCopen规范的运动控制系统研究与实现

装备制造业是国家战略性基础产业,运动控制系统是制造装备的核心,随着智能制造和工业自动化的快速发展,运动控制系统的设计方法、功能集成、开放性、可重构性等特征显得更加重要。本文以提高运动控制系统的设计效率、开放性和可重构性为目标,结合国家科技重大专项课题,开展了基于 PLCopen 规范的运动控制系统设计方法的研究,主要研究内容有

  • 2021-06-30
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人工智能融入学校教育的发展趋势

面对人工智能技术浪潮的再次爆发,如何将其融入学校教育成为社会各界和学者们关注的热点。 本文对人工智能发展脉络、信息技术教育应用的基本关切和当前教育改革的难点进行了探讨,发现人工智能的 发展动力主要源于技术与政策的双轮驱动,而大规模数字化与行业深度应用是新一轮人工智能发展的显著特 征,这些发展和进步将为人工智能融入学校带来新机遇。 文章通过剖析技术与教育时空的关系,提出个性化学 习、适切服务、学业测评、角色变化、交叉学科五大人工智能教育应用潜能和教育价值、教学体验、安全伦理、有效 协同及技术治理五大人工智能教育应用挑战。 文章最后指出,为了促进新一代人工智能融入学校教育,除通过 技术研发、环境部署与应用改变学校环境外,还应开展关于认知特征、学习本质与教育价值和智能机器的安全、 规范与伦理的相关研究。

  • 2021-06-30
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人工智能在高校财务服务中的应用研究——以电子科技大学为例

人工智能是当代的前沿学科,其发展和应用已对传统财务行业形成冲击和替代效 应。文章分析了人工智能在高校财务服务中的应用前景和条件,阐述了全国高校首个财务智能服 务机器人(包括面对面交互智能服务机器人和基于PC、移动端虚拟机器人)的应用设计,提出了顺 应技术和时代发展、推进人工智能服务于财务管理的主张。

  • 2021-06-30
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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

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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