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人工智能知识工程指南

2024年政府工作报告明确提出,要“深化大数据、人工智能等研发应用,开展'人工智能+’行动”,随着“人工智能+”行动的持续推进,如何通过大数据、人工智能技术赋能数智化建设是各方关注的重点问题。数智化的核心是从数据中提炼出有价值的知识,构筑智能算法及模型,并将其赋能于机构业务、管理过程中的关键环节,实现降本增效及业务创新。作为连接“数据”和“智能”的桥梁,知识是机构员工决策、行动和创新的重要依据,同时也为大型等智能算法的开发应用提供了高质量的训练和推理资源,是大型在垂直领域应用落地的关键要素之一。

  • 2025-07-17
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长沙理工大学 陈来恩等|基于物理信息与深度神经网络的锂离子电池温度预测

虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测,但实际应用中可能存在的复杂工况条件,如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论,未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。

  • 2025-04-11
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“能耗双控”到“碳双控”:挑战与对策_宣晓伟

2021 年中央经济工作会议提出要 “创造条件尽早实现能耗双控向碳排放总量和强度双控转变”。当前我国要实现 “能耗双控”向 “碳双控”的转变仍面临着一系列的挑战,例如: “碳双控”政策能否延续 “能耗双控”政策的做法; 中央和地方如何确定 “碳双控”的目标和责任; “碳双控”政策和 “能耗双控”政策的相关机构和人员如何实现有效配合; “碳双控”政策如何衔接 “碳交易”“碳税”等市场手段; “碳双控”政策如何应对国外的气候政策等。

  • 2024-06-12
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期权定价模型构建与参数估计研究——基于深度学习、集成学习和智能优化算法

期权定价模型构建与参数估计研究——基于深度学习、集成学习和智能优化算法

  • 2022-05-13
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用于5G终端的正交极化MIMO天线

用于5G终端的正交极化MIMO天线介绍研究

  • 2022-03-03
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智能楼宇配电系统及综合防雷的设计研究

随着我国经济的发展,居民对用电量的要求越来越高。家用电器从八十年代的黑白电视机、收音机、电风扇、洗衣机,到现在的大屏幕彩色电视机、DVD、 微波炉、消毒柜、电脑、电热水器、空调等,有的家庭甚至拥有好儿部空调。此外,些大功率家用电器设备也逐步进入百姓家庭,比如电灶(即热式电热水器)、小型中央空调等。家用电器发展之迅猛,已大大超过人们对住户面积的要求,将来的发展速度更是难以预料。再加上我国人民生活水平的不断提高,通讯与信息技术的发展,人们对楼字设计的要求标准也不断向智能化过渡。作为建筑业的一个主要组成部分的电气设计在如何提高,满是时代的要求,也有了很大的发展。在传统的低压供电系统中主要强调过载。短路保护,其目的是保护用电设备、供电线路不受损坏。近年,已提出了人身安全的观点,住宅的电气设计首先是要考虑到人身的安全,并且可靠,舒适,美观和利于发展。同时相当多的普通楼字防雷系统不但不能保护高层楼字的电子设备和智能系统,反而可能引入雷电,加信雷击损失,这些不但对楼字配电系统的可

  • 2021-04-16
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大数据背景下科技型企业竞争情报的研究_靳宗泽

大数据背景之下,企业在实际开展运营工作的过程中,要想能够实现高质量的发展,做好数据分析工作十分有必要。同时,由于科技型企业之间的竞争越来越激烈,为了更快获取市场信息,企业方面也需要能够积极建立竞争情报系统,确保企业的管理层能够对于客户的实际需要以及市场的动向有更加全面的了解,根据市场的实际需要以及客户的现实需要调整自己的运营方案,使本企业的核心竞争力能够得到有效提升,全面推动企业自身的发展。本次研究中,文章就从企业发展过程中大数据技术所发挥的影响以及在大数据背景之下,科技型企业在实际建立竞争情报系统过程中的策略两个方面出发进行了具体探讨,希望能够推动科技型企业竞争情报系统的建立,使大数据技术的积极作用能够得到全面发挥。

  • 2021-06-24
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以科技为支撑全力推进区域智慧生态特色农业高质量发展_——专访河源市科技局副局长韦锐辉

建设国家农业科技园区是党中央、国务院提出的支持农业产业发展的一项重要任务,是国家促进农业区域经济发展,以市场为导向、以科技为支撑、以企业为主导的现代农业建设新模式。自2000年科技部联合农业部、水利部、国家林业局等部门启动国家农业科技园区建设工作以来,该项工作已经走过20年发展历程,截至目前,已批准建设国家级园区303个,在保障国家粮食安全、加快农业科技创新创业和成果转移转化、推动农业产业升级和结构调整等方面发挥出巨大作用。河源国家农业科技园区是2020年国家农业科技园区综合评估十大优秀园区之一,也是广东省向国家推荐升建国家级农业高新技术产业示范区的唯一一个农业科技园区。近日,本刊记者就广东河源国家农业科技园区以科技创新支撑高质量发展,对河源市科技局韦锐辉副局长进行了专访。

  • 2021-04-19
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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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