在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题 基础上,提出以"工业操作系统+工业 APP"的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面 向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业 APP,实现工厂的持续改进与迭 代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业 APP 生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。
人工智能反过来超越人类智能扮演上帝角色的奇点正在迫近，在这种背景下，中 国司法系统获得了某种后发优势，借助信息技术、互联网、大数据、云计算以及人工智能提高 办案效率和透明度，使审理流程发生了广泛而深刻的质变和突变。 这对现代法治的制度安排 提出了严峻的挑战。 在现阶段对法律专家系统软件的设计和运用应该持一种慎之又慎的态 度，尤其是在电脑量刑方面更不可急于求成，也没有必要完全排除法官的心证和裁量。 司法 权的终局性注定了要通过辩论的优胜劣汰机制选出一个正确的最终解决方案。 在这样的现 代法治体制面前，大数据、云计算、信息技术、人工智能都只是实现合法正义的辅助手段，切 不可本末倒置，这是我们始终应该铭记的一条基本原则。
基于专利间的引用关系，文章构建了区域间技术融合的研究框架，为区域协同创新研究提供了新的视角。 基于这个研究框架，文章从 incopat 科技创新情报平台上获得区域间专利引文信息，并绘制了两两区域间的技术融 合网络图，通过分析一方面得出京津冀两两区域间技术的联系、技术融合的热点和重点、技术和产业发展的方向，从 技术层面反映区域的协同创新现状；另一方面得出京津冀区域间协同创新能力强的技术领域和协同创新能力有待 加强的技术领域，从技术层面为区域协同创新发展提供相应的指导方向。
针对当前人工智能技术在军用领域的应用问题和难点，研究基于深度学习技术的军用软硬件架构设计方法，并 且结合业内主流的软硬件基础架构，分析在军事应用中涉及的关键技术和解决思路。 通过对深度学习模型压缩转化、数 据增强和分布式训练等软硬件架构的关键技术研究，设计构建了一站式人工智能开发平台、嵌入式边缘智能计算平台， 对军用人工智能提供端到端的训练、部署和测试支撑。 该研究可为未来智能无人作战系统提供软硬协同的智能计算解 决方案。
随着“智能制造”理念的深入人心，制造业也开始逐步向智能化方向发展，大量数据采集设备在车间投入 使用，采集了车间生产过程中的海量数据。大数据技术通过对这些数据进行分析处理，从而充分发挥数据的价值， 提高企业的生产管理水平，进而提高企业的竞争力～通过对大数据在制造企业的应用进行分析，提出具有通用性 的智能车间大数据处理平台架构，从数据集成、数据处理、数据分析3方面讨论了车间大数据技术，给出了大数据 技术在智能车间的应用方向二大数据技术在车间的广泛应用必将给制造行业带来变革，将智能制造的发展推向新 的阶段。
教师角色与其所处的时代紧密相联。随着深度学习算法与大数据、云计算的迅 速发展，万物互联网络的构建，人机交互的应用，人工智能正在改变着我们的生活。 教育作为社会系统里的一个重要部分，已成为人工智能冲击的前沿，教师是教育活 动的主要实施者与重要构成部分，面对人工智能带来的挑战，教师需要重新定位教 师角色。
人工智能产品依据其是否具有辨认能力和控制能力，将其分为弱人工智能产品和强人 工智能产品。具有辨认能力和控制能力的强人工智能产品，可在独立的意识与意志支配下做出行为。 强人工智能产品具有应受刑罚处罚的必然性。我国目前刑罚体系在这方面具有局限性，应予以重构。 在刑罚体系的重构的过程中要遵循一定的刑罚原则并针对强人工智能产品的特性设置刑罚方式
随着人工智能的发展和深入应用 ，生产力水平和自动化程度均得到提高 ，发明创造领域也迎来新面貌 。 对于专利 制度来说 ，人工智能产物应当具有可专利权 ，而专利权需要从专利产品的产生过程分析 ，应当注意避免专利逃逸 。 在专 利侵权方面需要明确侵权主体和侵权证据 。 同时人工智能应当成为很好的工具 ，解放人的简单劳动 ，让人专注于核心 问题 ，加速专利审查速度 ，促进专利市场化 。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析，旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示，申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征，其需求高度务实，对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚，但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”
《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。
微电网是新型电力系统的重要组成部分。近年来，围绕“双碳”目标下能源电力绿色转型发展，国家在相关政策文件中先后提出“新能源微电网”“绿色微电网”“可再生能源微电网”“智能微电网”等概念，聚焦新能源为主供电源，依托数字化智能化手段，加快推动微电网建设。
工业软件具有发展的紧迫性和必要性，且当前处于政策红利带的有利时间窗口期。当前，我国工业和经济达到分水岭，经济体发展需要创新驱动，而工业软件作为工业知识的载体，既是新型工业化的核心生产资料和关键生产力，又是工业大脑和数字基石，其自主可控意义深远。不同于国外工业软件是先工业后软件的自然生长，我国的工业软件先是用市场换效率，后是工业和软件同步的压缩式发展，现在是追赶核心技术可控，保障供应链安全。因此，当前工业软件既有发展的必要性，又有发展的紧迫性。
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