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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代,机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一,愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Web of Science 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的51 篇 有效文献为研究样本,采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现:1)机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色,发展理论支撑与关键技术;2)机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建,关 注教与学功能策略的实现;3)机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养,创造机器人教师独特价值;4)机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式,实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议,以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 2021-06-21
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学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

论大数据时代学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

  • 2021-06-21
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大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

  • 2021-06-21
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便携式大坝监测数据采集装置研制与应用

国内大坝安全监测工程人工观测普遍采用振弦式、差阻式仪器便携设备,无批量自动采集功能,人工观测、 比测时存在观测数据串点、漏测及数据入库烦琐等问题,且现场携带多个采集设备不方便。为此,张河湾公司针 对现场实际情况,研制了便携式大坝监测数据采集装置,并在张河湾抽水蓄能电站试用。从运行情况来看,便携 式大坝监测数据采集装置观测精度高,操作简单方便,满足大坝安全监测工程人工观测和比测的需要。

  • 2021-06-21
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

:随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

  • 2021-06-21
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2018年汽车后市场互联网养护平台发展研究报告

本报告对汽车后市场养护行业的定义,仅包括汽车保养、快修、美容等轻保类服务,不包括大型修理服务;且主要分析通过互联网技术手段实现的汽车后市场交易服务,不包括传统的线下实体交易;汽车养护行业总体市场规模计算中,仅包括针对C端消费者轻保类服务市场规模,不计算针对B端的市场规模。

  • 2021-06-21
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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