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基于熵权-TOP SIS的人工智能行业上市公司投资价值动态评价研究

随着人工智能技术的发展, 人工智能行业在 A 股市场受到广泛关注。 然而, 当前关于投 资价值评价的方法没有考虑评价指标不同阶段的动态变化, 而且专门面向人工智能行业上市公司的评价方 法也很少, 因此, 本文旨在提出针对人工智能行业上市公司的投资价值动态评价方法。 本文提炼出人工智 能行业上市公司的评价指标体系, 采用熵权法确定指标权重; 使用 TOPSIS 方法衡量指标之间的差异性和 变化趋势, 同时利用时间加权法得到动态评价值并排序; 最后, 选取我国 A 股 2013 ~ 2018 年人工智能概 念股进行实证研究, 研究结果表明, 本文提出的投资价值的动态评价方法能更好地筛选出表现优异的人工 智能公司, 进而帮助投资者进行决策。

  • 2021-06-29
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基于设备心电图的智能制造装备故障诊断方法研究

智能制造装备是智能制造的主要体现载体,已成为当今工业国家的竞争目标。然而 当前智能制造装备的定时监测和事后维修等常规运维方法不能满足实时监控的目的。本 文以设备心电图为中心,针对糖果包装产线上的下料机器人的故障预测及诊断等方面展 开研究,结合最新的堆叠降噪自编码网络,提出了基于设备心电图的智能制造装备实时 故障诊断新方法,并将设备心电图应用到机器人故障诊断中,实验结果证明了提出方法 的有效性。

  • 2021-06-28
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研报海外科技行业-2021年互联网投资策略拥抱新动能

电商渗透率加速提升,供应链能力成核心竞争力之一:中国线上实物 零售额在疫情后恢复迅速,实物零售线上渗透率在 1H20 月平均同比提 升 5-6 个百分点,明显快于 2019 年,2020 年月渗透率峰值在 11 月超过 30%,符合我们的预期。

  • 2021-04-25
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多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术诊断多原发肺癌(Multiple Primary Lung Cancer,MPLC)与临床病理诊断结果的一致性,进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法 收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息,共57个癌灶作为分析样本,采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度,并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组,采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着,对不同病理分期(0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b)与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

  • 2021-04-25
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小型移动焊接机器人系统设计及优化

近年来,随着我国人口老龄化,劳动力成本增加及制造业不断发展,促使工业自动化进程加速,使中国制造业逐渐转型升级为智能制造。工业机器人作为智能制造技术的关键技术之一,已经成为世界制造大国重点发展领域。在国务院发布的《中国制造 2025》中,我国已经把高档数控机床与机器人作为十大重点发展领域之一。因此,工业机器人的应用推广将对世界制造业的发展产生重大影响,进而重塑世界的现代工业。

  • 2021-07-01
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基于大数据的变压器油中溶解气体关键状态量动态预警研究

针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题。本文利用大数据分析方 法,提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法。该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健 康和异常状态进行评价.并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量。实现了亚健康状态下变 压器设备状态的短期预测.实现了变压器亚健康状态的动态预警.突破了个性化运行环境下设备亚健康状态的实时 诊断及剩余寿命预测等技术瓶颈。经过对案例库中的变压器进行实证分析,本文提出的方法能够反映出气体增长 速率与变压器亚健康程度之间的关系.能够实现过热缺陷设备提前100天左右的短期动态故障预警.在故障动态预 警方面具有实用价值。

  • 2021-06-20
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旅游企业员工人工智能焦虑对知识共享的作用机制——基于技术接受模型

:从技术接受模型理论视角探索旅游相关企业员工人工智能焦虑(简称“Al焦虑”)对知识共享的影响过程与作用机 制,并采用AMOS23.O和SPSS22.O统计分析软件对394名样本数据进行结构方程模型和层次回归分析。结果发现:①员工AI 焦虑显著负向影响员工人工智能技术接受意愿。②员工AI焦虑显著正向影响员工知识共享行为。③人工智能技术接受意愿 显著正向影响员工知识共享行为。④主观规范、感知有用性和感知易用性在员工Al焦虑、人工智能技术接受意愿和知识共享 中介模型中起显著调节作用

  • 2021-06-22
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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