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一种基于过程仿真技术进行软件项目进度控制的方法

本发明公开了一种基于过程仿真技术进行软件项目进度控制的方法,属于计算机软件工程领域。本发明方法为: 1) 根据输入的项目计划信息,确定任务间的进度约束关系和理想进度安排; 2)搜索理想进度安排,确定出项目中的关键任务链和非关键任务链; 3) 按照任务之,间的约束关系,依次为全部的关键任务分配缓冲; 4)项目仿真执行模块按照给定的缓冲范围和仿真次数,对缓冲分配结果执行仿真; 5)对多次仿真项目执行的平均计划变更点数和平均执行工期进行统计,确定项目计划的最佳进度安排。本发明 能为用户提供最佳工期安排,提高项目缓冲的利用效率,对确保项目计划执行的稳定性,减少计划变更,控制项目成本等方面提供了有力的系统支持。

  • 2021-05-07
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《2021中国人工智能工业领域应用报告》精读版

发展痛点:中国工业领域人工智能技术渗透率较低,应用主要集中于产品生产环节;工业领域各应用场景可用样本数量缺乏。 机器视觉:在工业领域中应用广泛,是推动生产环节智能化转型的核心动力。 市场规模:2020年,中国智能制造行业市场规模预计达2.7万亿元,同比增长12.6%。短期看,受制于AI技术研发瓶颈,市场扩张受阻。预计2025年,中国智能制造行业市场规模达4.8万亿元,同比增长8.4%。

  • 2021-04-28
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AI 机器人没有未来了

不管是从技术层面还是市场层面来看,人形机器人的未来注定是没落的。即使各大公司前仆后继地投入重金,取得的效果却很式微。从本质上来讲,消费类人形机器人没有太大的发展前景。

  • 2021-04-25
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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多层次AI教育体系的构建及其实施路径

智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系,而 AI 教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角,对多层次 AI 教育体系的构建及其实施路径进行了探讨:首先,分析了 AI 教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划 AI 教育发展的基本思路;随后,结合我国教育特色和 AI 教育实践,描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次 AI 教育体系;最后,以基础教育 AI 课程改革为例,提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展 AI 教育及其课程实施提供了参考路径。

  • 2021-04-22
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基于物联网技术的新一代居民侧智能断路器研究

技术发展带动了居民侧微型断路器的智能升级,新一代居民智能断路器具备电气安全关键指标的实时监测功能。利用物联网技术,居民用户可通过手机或智慧大屏(如电视)获取家庭实时用电信息及报警信息,确保家庭用电安全,、该文主要介绍了新一代微型断路器的主要功能及设计方案,介绍了漏电流监测及保护技术、故障电弧技术、电参量测量计量技术、温度采集技术、电机防堵转技术以及其他保护功能。

  • 2021-04-26
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OMAHA促进医学知识价值开发临床指南的计算机化

健康医疗需求的急剧增长,要求医疗工作者在提高决策效率的同时仍要保证诊疗质量,并及时跟进医学知识的快速增长与更新,在此背景下,借助新兴技术力量,将知识移植于系统和机器从而赋能医生成为不二法门。但是,如何提高机器对知识的学习效率并解释其知识到行为的逻辑一直是该领域亟待解决的两大难题。为临床决策提供科学依据,体现着循证医学精髓的指南早已成为现代医学中不可分割的一部分,这些从浩如烟海的文献中收集、分析、评价获得的,凝聚着专家共识的知识不仅仅是机器学习内容的重要来源,其知识本身所包含的诊疗逻辑也是指导机器作出可解释行为的重要依据。但人与机器有着各自的语言体系,因此知识表达形式的转换是必经之路。

  • 2021-04-19
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2020数字化医疗洞察报告

数字医疗是把现代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式,是公共医疗的发展方向和管理目标。数字医疗设备的出现,大大丰富了医学信息的内涵和容量。从一维信息的可视化,如心电(ECG)和脑电(EEG)等重要的电生理信息;到二维信息,如CT、MRI、彩超、数字X线机(DR)等医学影像信息;进而三维可视化,甚至可以获得四维信息,如实时动态显示的三维心脏。这些信息极大地丰富了医生的诊断技术,使医学进入了一个全新的可视化的信息时代。

  • 2021-04-18
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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。

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