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从设计到建造_——互联网之光博览中心的一体化实现

以互联网之光博览中心项目为例,阐述新型建筑工业化中的设计建造一体化过程,从设计生成、模拟、优化、建造方面讨论一体化过程在项目中的应用,详细解释了博览中心项目的一体化预制装配式建造环节,针对项目中的系统化设计展开描述,并对数字化助力设计建造方式的转变以及产业升级进行了展望。

  • 2021-04-20
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平阴县锦水河水系综合治理PPP项目-运营方案(255页)

平阴县锦水河水系综合治理PPP项目-运营方案(255页)

  • 2022-04-06
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人工智能背景下交互设计在城市公共空间中的应用

人工智能背景下交互设计在城市公共空间中的应用

  • 2021-09-24
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长江经济带人工智能产业发展动态评价及系统协调度研究

:基于人工智能产业的典型特征对传统钻石理论模型进行了修正,以修正的钻石理论模型六要素为 依据,构建了长江经济带人工智能产业发展评价指标体系,运用基于决策试行与评价实验室法和熵值法的主 客观组合评价方法,以及改进的TOPSIS模型和协调度模型,对2012--2016年长江经济带11个省份的人工 智能产业发展进行了动态评价和系统协调度分析。研究表明:长江经济带人工智能产业整体发展水平虽稳 中有升,但缺乏要素支撑,产业核心技术空心化问题严重;长江经济带11个省份人工智能产业区域协同性差, 亟需构建区域整体多元化协同机制;长江经济带人工智能产业系统协调水平不显著,区域间系统协调度异质 性凸显,产业发展水平越高的地区系统协调度也越高。

  • 2021-06-30
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中国工业互联网发展的政策、路径及推进 ——专访工业和信息化部信息技术发展司副司长王建伟

《卫星与网络》:自2017年11月国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来,近几年,工业和信息化部密集出台了一系列鼓励、推动、指导我国工业互联网发展的政策,逐渐搭建了顶层设计框架,形成了相对完备的政策支撑体系。那么,中国工业互联网发展的顶层设计和政策支撑体系的架构思路是怎样的?勾划了怎样的发展路径?这一发展路径与当前欧美等工业互联网的发展路径有何异同?在全球工业互联网竞争中能否形成差异化优势?

  • 2021-05-10
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AI全科教师主讲课程学习成效试验研究

智能技术的发展和全科教学的需求催生了 AI 全科教师主讲课程。本研究以广州市某小学四年级 两个班 79 名学生为样本,采用深度访谈、课堂观察和问卷调查等研究方法,基于拟人化学习过程理论框架探究 AI 全科教师主讲课程学生学习成效。研究结果表明,AI 全科教师主讲课程能显著增强学生学习动机(包括内在 动机和外在动机)、增加学生学习投入(包括行为投入、认知投入和情感投入)和提升学生学习结果(包括知识与 技能、过程与方法、情感态度与价值观)。本研究发现证实了 AI 全科教师作为教学主体促进学生高效学习的重 要作用,为解决师资匮乏、教师减负增能等问题提供了重要启发。

  • 2021-04-22
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跨过2020,中国智慧城市发展值得关注的技术

每年Gartner发布的技术成熟度曲线(The HypeCycle)报告都备受市场瞩目,也成为政府及企业做出重大投资决策的风向标。其原因在于,它不仅能够让CIO了解到年度最备受瞩目和极具商业前景的新技术,同时还能呈现新技术的市场热度和现实发展的偏离程度,从而帮助企业和政府的战略规划者更好地评估应用和价值感知、商业效益、采用率和未来创新方向,以及利用成熟技术和寻找潜在机遇。

  • 2021-04-19
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数据赋能,智能无限--中国人工智能发展报告

今年以来又出现了很多热词,不止大数据,人工智能(AI)、深度学习(deep learning)、机器学习(machine learning)、AR、VR……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。所有这一切好像跟我们相关,但好像离商业价值又那么远,他们之间到底跟数据有什么关系,有没有可能给其他行业创造价值?

  • 2021-04-17
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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