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智慧城市建设对全要素生产率的影响——基于准自然实验

智慧城市建设对全要素生产率的影响——基于准自然实验

  • 2021-06-29
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基于主成分分析和熵值法的智慧城市发展现状研究

基于主成分分析和熵值法的智慧城市发展现状研究

  • 2021-06-29
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制造业物联网环境下的机械产品智能装配系统建模及关键技术研究

随着全球市场竞争的加剧,制造业作为国家经济发展的支柱产业与核心动力,将面临前所未有的严峻挑战,为了适应复杂多变的市场环境,以物联网技术为基础的智能制造战略成为制造工业发展的新方向。机械制造业为整个国民经济提供技术装备,在国民经济发展中具有举足轻重的作用,而装配是机械产品制造过程中的最后一个生产阶段,具有对产品质量影响大、管理与作业过程复杂等特点,迫切需要通过发展和应用物联网技术来提高装配系统的智能化程度。鉴于此,论文以机械产品装配系统为研究对象,主要围绕制造业物联网环境下智能高效的机械产品装配系统的建模及关键技术展开研究,旨在提高机械产品装配过程透明化与智能化水平,为构建制造业物联网环境下的机械产品智能装配系统提供一种参考模式和实现途径。

  • 2021-06-29
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人力资本对人工智能就业替代效应的影响研究

随着大数据技术的快速发展和深度学习模型的广泛应用,人工智能进入快速发展阶 段,成为智能化时代生产发展的新驱动力。人工智能的发展方向呈现较强的仿人化,在 带来便捷和效率的同时,其与人类智能的竞争性也在不断增强,可能对劳动力就业产生 影响。本研究沿着“明确就业影响——转变劳动力人力资本以适应智能化时代”的研究 思路,详尽阐述了人力资本对人工智能就业替代效应的影响。

  • 2021-06-29
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我国人工智能上市企业经营效率及其影响因素研究

人工智能这一革命性技术正改变着经济和社会的面貌,更是重塑着企业和国家的竞 争格局,因此人工智能企业的发展直接影响着我国的经济地位与实力。虽然我国人工智 能企业数量已位列世界第二,但在质量上发展如何才是影响经济发展的关键,最根本的 问题就是要提高经营效率,研究我国人工智能企业经营效率及其影响因素,对于进一步 促进人工智能产业的优化改革,提高我国人工智能领域的竞争力尤为重要。

  • 2021-06-29
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液压元件制造数字化车间生产跟踪系统研究

随着科技创新尤其是信息技术的迅速发展,以及市场竞争的日益激烈,制造类企业在宏观政策的引导下,制造业纷纷筹建以信息技术为依托的数字化车间,以实现提高生产效率,降低生产成本、提高产品质量的目标。本文以工业和信息化部财政部2016年智能制造综合标准化与新模式应用项目“高端液压元件制造数字化车间”项目为依托,为实现高端液压元件制造转型升级需求,开展农机装备高端液压元件智能制造中数字化车间建设,开发设计制造执行系统,改善目前生产企业存在的信息断层和信息孤岛问题,通过数据采集获取底层过程控制系统中各类生产相关信息,对车问生产状况进行跟踪,实现产品质量追溯。

  • 2021-06-29
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马文·明斯基人工智能哲学思想研究

人工智能是人类社会发展的重要议题,也是当代科技研究的三大领域之一。 1956年,由约翰·麦卡锡和马文·明斯基在美国组织召开了达特茅斯会议,这成 为人工智能发展史上具有划时代意义的事件,从此真正开启了人工智能时代。明 斯基作为最早的人工智能专家之一,把一生都奉献给了人工智能事业,全身心地 促进人工智能的发展与进步。在长期的探索过程中,明斯基对心智、思维等关乎 人类智能的重要因素进行深入研究,从人类智能的角度深入地探索人工智能,做 出“大脑就是肉做的机器”的著名论断,重新定义了思维的本质,在机器与智能 之间架起一座桥梁, 为人工智能的发展提供了一条极具实践价值的路径,对21 世纪人工智能的发展仍有很大的学术价值和实践指导意义。

  • 2021-06-29
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基于知识的服装设计与合体性评估系统的研究及应用

服装设计与生产过程的自动化与智能化是实施服装企业智能制造的一个重要环节,也是实现服装产业转型与升级的必经途径。随着社会经济的快速发展和消费水平的提升,客户对服装个性化的需求日益俱增,针对消费者诉求的市场快速反应成为服装企业竞争的焦点。目前服装设计与产品开发仍然是一项经验性较强的工作,服装企业只能通过增加设计人员的数量以应对快速变化的市场,然而人员的盲目扩充必然导致生产成本的增加。因此,如何不依赖服装设计人员的经验知识就可以有效地开发服装产品是实现服装企业智能制造的重要课题之一。随着计算机信息技术的飞速发展,人工智能、机器学习、专家系统、智能决策、知识工程、3D 虚拟现实等技术广泛地应用于各行各业,然而这些技术在服装设计领域的应用还不够深入,这主要是因为设计知识存在着不确定性和不精确性,较难实现计算机建模。正是基于上述需求和现实难题,本文提出基于知识的服装设计与合体性评估系统的研究及应用,探究如何运用计算机技术对服装设计知识进行建模,使经验欠缺的设计人员可以在知识模型的辅助下快速、高效地开发服装产品。

  • 2021-06-29
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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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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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新兴技术研究:农业科技风险投资首秀

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

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