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基于贝叶斯网络的智慧城市信息安全风险评估研究

基于贝叶斯网络的智慧城市信息安全风险评估研究

  • 2021-06-27
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智慧城市信息共享服务模式及其应用研究

智慧城市信息共享服务模式及其应用研究

  • 2021-06-27
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人工智能时代面临的伦理困境及对策

人工智能科学兴起于2()世纪BO年代,是当今世界最炙手可热的科学之‘。 虽然只有60多年的历史,但其应用领域却十分广泛,给人类的经济、文化、生 态、生活等方而都产生了深远影响。但科学是把双刃剑,上世纪未,随着人:r智 能的彳i断进步,人工智能所刊’来的一系列伦理问题也引起了当今学者的重视。虽 然,H前人_r:爷7能的确能够帮助人们在生活中取得一些便利,但是其高度智能的 特性也决定了人工智能在一定情境中拥有白、E的道德决策能力以及思考ijr.;,0。凶 此,人jr智能是否能够以道德}三体参加人类生活是同…I J'J‘!”T7-术界探讨的课题,人类 Ij人工智能之问的存在关系存伦理方面也应该加以思索。

  • 2021-06-29
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复杂工厂环境下的工作流识别研究

工作流识别技术可对生产车间内的监控视频进行计算与处理,实现对生产制造流程的快速精确的识别与检测,从而可帮助企业来规范制造工序、优化过程调度。与现有的工作流技术不同,工作流识别技术在很大程度上依赖于现有的计算机视觉技术,首先通过计算机视觉技术挖掘出视频中的潜在任务序列,随后通过建模或比对的方式重构出相应的工作流。然而,由于实际生产环境较为复杂(频繁的光线变化、物体之间彼此遮挡等问题),传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法无法达到有效的识别率,很难适用于复杂的生产制造环境。为了实现有效的工作流识别,本文将讨论通过机器学习、生物算法等思想,提出了两种新颖的算法框架

  • 2021-06-29
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“互联网+”背景下代工企业战略转型研究--以F公司为例

金融危机之后,随着全球经济形势的持续低迷,我国代工企业原有的比较优势逐渐消失,多数代工企业被锁定在价值链低端环节,利润率持续低下,外向型代工模式难以为继,实施战略转型已成为必然。2015 年我国政府提出“互联网+”行动计划,推进先进互联网技术与传统企业相结合,为代工企业实施转型提供了发展契机。

  • 2021-06-29
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基于不确定性决策的产品装配序列优化方法研究与应用

随着人工智能领域的飞速发展,越来越多传统的工业制造都大规模依赖于计算机 技术。在智能工业制造中,产品的装配是完成制造的最后一步,工业产品往往具有多 个部件,且是无序的,针对绿色制造背景下产品装配顺序方案评价的不确定性和不相 容性,本文提出了一种基于粗糙集理论、可拓分析和 D-S 证据理论的产品装配序列方 案评价方法,以对专家或者技术人员提供最后的决策工作。基于可拓分析理论,建立 了经典域物元、节域物元和待评价物元,得到了评价物元的关联函数矩阵。通过变换, 建立了 D-S 理论的判别框架,并将关联函数推广到 D-S 理论的 BPA 函数。利用合取 析取双算子的加权融合证据融合法则和传统的 D-S 证据理论对证据进行融合,对比多 个证据的融合结果。最后,得到了多个产品装配序列的分类结果以及同一层次方案的 排序关系。

  • 2021-06-29
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天津开发区高端制造业发展路径研究

新一轮产业革命时代,美、德等发达国家纷纷出台战略方案,鼓励制造业向智能化发展。同时,由于制造的生产成本不断?高,传统的制造模式已经不适应中国的国情和可持续发展的需要,发展高端制造业,已经成为全国制造业的重要课题。本文主要研究天津开发区在新时期,如何利用制造业原有的发展基础和比较优势,打造适合制造业高级生产要素发展的生产环境,以克服当前制造业发展中存在的存量产业增长乏力、新兴产业动力不足等问题,促进制造业向高端化发展。

  • 2021-06-29
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富士康公司发展战略研究

世界经济在快速发展,中国经济也正积极进行结构调整与转型。强大的制造业对基建、就业以及人均国内生产总值(GDP)等方面都有重大的影响,是经济繁荣发展的未来之路。2015年中国领导人指出,当今信息产业主导世界经济发展,在这个新的时代,推动人类社会发展的动力主要来自科技创新,提出了“互联网+”就是未来知识社会与信息技术推动下互联网新的演进与发展形态。富士康公司作为制造业的一员,过去在科技制造业上确实取得了一定的成绩,以给原始设备大型厂商代理设计和代理制造作为主要营运模式,主要特色是低成本和依靠规模经济。随着全球化带来的产业分工与结构的快速改变,富士康需要重新思考新的战略和运营模式,来适应未来的发展形势。富士康要随着中国的发展和国内的产业结构调整,来提升自己和调整自己,迎接转型挑战。唯有控制量的扩充,提升质的水平,抓住战略机遇,才能更快、更好地实现富士康的战略转型目标。

  • 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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新兴技术研究:农业科技风险投资首秀

2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮,没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩,这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

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