为了用现代技术提升传统产业,实现炉况判断自动化和操作标准化,从人工智能、知识工程 和模糊数学的理论出发,开发了一个用于高炉各种炉况故障判断与操作指导的综合专家系统。该系统 用c++Builder实现并与现场生产画面结合,采用菜单操作方式,人一机界面方便灵活。在仿真系统上 通过现场生产数据的调试与运行表明,该系统准确可靠,能给出高炉各种故障状态的预报和相应的操作 指导
本文对人工智能时代情报学科的创新发展进行了较为全面系统的探讨。首先,本文基于情报交流理论,回 顾了情报学的历史发展阶段:大科学时代、大信息时代、大知识时代、大数据时代和大智能时代;其次;本文分析了 人工智能环境下情报交流理论的演进,包括交流主体虚拟化、交流内容智能化和交流过程非意识化;第三,本文从新 情报观、新过程观和新方法论三个维度,分析了人工智能时代情报学科的发展;最后,本文分析了人工智能对情报工 作的影响,包括情报分析的回归、情报工程化和开源情报的重要性提升。本文对情报交流理论、情报学科体系和情报 工作的分析,既有助于对新技术环境中情报理论的创新发展提供思路,也可以为情报系统和情报服务的智能化创新提 供参考。
大数据时代,情报信息的分析处理面临着前所未有的机遇和挑战。本文从情报学发展范式的角度阐述了情报分析的现状;以事实数据、工具方法和专家智慧相融合的情报处理理念为指导,剖析了大数据情报分析在大数据融合、大数据处理技术与工具、信息深度挖掘方面的应用需求和面临的挑战;最后以大数据情报分析过程中的数据采集、预处理、分析和应用为主线展望了大数据情报分析的应用发展机遇和技术趋势。
目前,我国已进入大数据应用时代,信息技术和云计算发展迅速.作为承载大数据的基础设施,数据中心机房越来越重要,建设规模越来越大.从事数据中心建设行业的人员也越来越多.除了专业的机房公司和长期在机房工作的技术人员外,更多的设计院,施工公司以及施工单位的相关人员正在加入数据中心机房的设计和实施团队.数据中心机房系统建设发展迅速,设计理念也与时俱进.本文论述了数据中心机房系统的建设策略.
从静态蓝图到动态智能规则_城市设计数字化管理平台理论初探
农业供应链金融的数字化转型_理论与中国案例
数字化转型_数字化零售的特点,政治经济学观点
随着市场环境愈加多变,个性化需求增加,更多企业采用多品种、中小批量生产模式。同时,伴随着人力资源成本、原材料成本的快速上升,制造业加快了产业升级步伐,众多企业朝智能制造、柔性制造方向转型,智能制造设备(包括机床、机器人)得到更大程度上的使用,以实现企业柔性化、少人化生产制造目标。然而,由于生产制造中部分装配作业太多复杂,部分人工装配作业也将长期存在。因此,未来人机混合生产系统将是企业主流生产制造模式。但是,混合生产系统对于企业员工而言,具有一定挑战。该系统中,员工需要在短时间内完成多机床操作、多机器人操作,甚至还需要处理一些只能由手工装配作业的任务。因此,在新的制造业发展形势下,对处于新环境中的员工人因问题进行研究,不仅具有研究的理论意义,更具有实践意义。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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