我国智能体育_兴起、发展与对策研究
中美人工智能产业政策的比较研究——基于目标、工具与执行的内容分析
技术驱动与治理变革_人工智能对城市治理的挑战及政府的回应策略
人工智能在纠纷解决领域的应用与发展，如何应用
对于人工智能“情绪”产生机制的探索——正向原则
关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考
随着我国综合能源系统的迅速发展，用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷，而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要，它决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此，将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中，建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型，该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据，对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析，以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性，在此基础上，对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后，通过仿真分析，结果表明文中方法能较好的深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力，为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。
介绍了智能制造和大数据挖掘的概念和关键技术,结合农机制造行业过程的特性,设计了农机数字化设计整体框架及基于大数据挖掘的农机零部件选型模块,实现了一套基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化平台,可以实现农机零部件的协调和智能优化设计。实际应用表明:采用数据化设计平台可以提高设计人员之间的协同能力,大大缩短了农机开发周期。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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