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“中国制造2025”深入推进的路径设计研究——基于德国工业4.0和美国工业互联网的启示

德国工业4.0和美国工业互联网不仅是把握未来信息技术与工业、信息化与工业化融合发展的“多棱 镜”.而且是信息技术发展到深层次阶段的一种崭新的工业发展模式。核心在于不断增强企业、行业甚至国家 的整体竞争力。 “中国制造2025”将“智能制造”作为主攻方向,其本质便是依靠互联网与工业之间的紧密协 同与深度融合.在新一轮产业革命中紧抓未来制造业革新的先机。“中国制造2025”可借鉴德国工业4.0和美 国工业互联网发展的经验.从促进不同部门间的合作、加强政府对中小企业的扶持力度、不断积聚和吸引高端人才、重视信息安全、大力推动数字化网络化智能化制造等方面进行深入推进。进而逐步促进我国从制造业大 国转为制造业强国。 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系个人,我立即下架。

  • 2021-04-17
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5G-A通感一体应用场景研究报告

本研究报告主要探讨了 5G-A(5G Advanced)通感一体化技术在不同应用场景中的研究与发展情况。首先,介绍了感知技术的发展历程,提出了 5G-A 通感一体的发展背景;

  • 2024-06-18
  • 阅读780

国网安徽省电力有限公司 桂前进等|基于时序分解与共形分位数回归的超短期光伏功率区间预测

本文提出了一种基于时序分解与共形分位数回归的超短期光伏功率区间预测方法,并在真实光伏出力数据上进行了验证。实验结果表明,通过在NeuralProphet模型中引入日周期成分与季节周期成分,提高了模型对光伏功率时间序列周期性信息的学习能力;通过引入AR-Net自回归模型,可以有效捕捉光伏时序数据间的时间相依性,实现了对光伏波动性细节的追踪,有效提升了确定性预测的准确度;通过引入共形分位数回归方法,使用小样本数据构建区间预测模型,在共形校准中引入经验分位数,根据测试数据实时调整预测区间,在保持较低的预测区间宽度的同时,有效保证了预测区间覆盖率。同时,即使在光伏出力数据波动较为剧烈的场景,本文方法仍然能在设定的置信度下有效地覆盖实际的光伏出力数据,极大地增加了光伏功率区间预测的稳定性与可靠性。

  • 2025-06-05
  • 阅读779
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“十四五”时期工业互联网高质量发展的战略思考

“十四五”时期是我国全面建设社会主义现代化强国的重要阶段,要抢抓第四次工业革命历史性机遇。 工业互联网作为新一代信息技术与实体经济融合的全新产业生态、重要基础设施和新技术应用模式,是第四次 工业革命的基石。 要将工业互联网作为国家重要战略纳入“十四五”规划,并制定重大专项规划,构建“市场主 导、政府引导、多方参与,分类推进”的发展格局。 推进工业互联网高质量发展,促进产业数字化转型与智能化 升级,要构建良好的工业互联网生态,以新型举国体制推动关键核心技术攻关,发挥大国大市场优势强化应用牵 引,加快培育工业互联网平台,夯实数字基础设施 “软硬件”建设,建立健全工业互联网安全保障体系,不断深化 工业互联网领域的国际合作 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系,我们立即下架。

  • 2021-04-17
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基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

  • 2022-02-08
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  • 235页
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北京大学《AI+Agent与Agentic+AI的原理和应用洞察与未来展望》

我们将深入探讨AI Agent与Agentic AI这一迅速发展的领域。随着大型语言模型(LLM)等技术的飞跃式进步,AI Agent正从昔日的理论构想大步迈向现实应用,迎来了前所未有的爆发契机,标志着人工智能发展已步入一个更强调自主性与行动能力的新阶段。

  • 2025-06-03
  • 阅读776
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  • 111页
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福建新大陆通信科技股份有限公司创业板首次公开发行股票招股说明书

福建新大陆通信科技股份有限公司创业板首次公开发行股票招股说明书

  • 2022-03-30
  • 阅读773
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  • 334页
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基于Arduino的智能家居系统的设计与实现_刘正业

该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合,设计并实现了智能家居系统。该设计 主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术,系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令,实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法,在感知家庭环境数据的同时,为用户的行为建模,可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持,智能家居成为了新型产业的佼佼者,伴随着时代发展,人工智能技术的介入,将会让人们的生活更安全、环保、智能。

  • 2021-04-17
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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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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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