我国服饰博物馆数字化展示设计研究

我国服饰博物馆数字化展示设计研究，服饰制造业

2021-06-30
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作为_类人艺术_的人工智能艺术

人工智能不纯粹是一种人工机器,但也不能等同于具有独立思维活动的主体,这种无法归类的溢出现象,正是技术革命导致文化调适过程中的挣扎心态之真实写照。基于当下的实践现实与技术期待,人工智能只能是一种“类人”智能,借助人工智能创作的作品因而只能是“类人艺术”。不过,人工智能艺术的兴起,挑战了我们对于既有艺术创作过程以及艺术观念的理解。从创作过程来看,人工智能艺术突显其“非媒介性”；从创作主体特征来看,人工智能艺术创作是“互动共生”的结果；从创作意图来看,人工智能艺术主要探索艺术的“创造性”问题,它是一种“观念艺术”。

2021-06-30
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基于Super-SBM和Logit模型的人工智能产业融资效率及影响因素研究

人工智能产业对促进中国经济结构转型升级、推动经济高质量发展具有重要意义。当前，人工智能产业发展对资金依赖性意义增强，融资效率已成为影响人工智能产业发展的关键因素之一。本文基于Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ和Ｌｏｇｉｔ模型对我国人工智能产业的融资效率进行测度，实证结果显示，我国人工智能产业的整体融资效率不高，大部分处于非效率状态；从影响因素上看，资产负债率、营业收入增长率和净资产收益率对人工智能产业上市公司融资效率具有显著影响

2021-06-30
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面向制造现场的工业机器人精度维护方法研究

工业机器人是高柔性多关节运动平台，已广泛应用于汽车制造过程中焊接、搬运、检测等多个生产环节。但作为一种开环式运动系统，工业机器人重复定位精度容易受到自身因素和环境因素的影响。如在制造现场，工业机器人连续高速运动将导致机器人本体发热，运动学模型参数将会发生缓慢漂移；另外，机器人末端工具的切换以及加工过程中工具与工件发生碰撞会导致工具坐标系位置偏移，影响机器人加工质量。这些因素制约了工业机器人在电子、机车、航空、船舶等高精度智能制造领域的应用和发展。只有解决工业机器人长期重复定位精度问题，才能拓宽工业机器人的应用领域，使其在现代制造向智能制造转变过程中发挥越来越重要的作用。

2021-07-01
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《读懂中国制造2025》（节选）英译实践报告

自新中国成立尤其是改革开放以来，我国制造业持续快速发展。然而，与世界其他发达国家的制造业相比，如美国、英国、日本，中国制造业仍然大而不强，很多方面都有问题，比如没有自己的品牌、质量不过硬等，而饱受世人诟病。中国制造业急需转型。

2021-07-01
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基于人工智能的网络性能管理方法研究

文针对目前网络性能管理已经具备了海量数据和高速运算能力，但由于算法欠缺导致的很多场景仍需人工的问题，应用人工智能机器学习算法器学习算法建立了集中性能管理端到端感知保障体系，涵盖了业务质量管理（SQM）和客户感知管理（CEM）两个方面，主要包括事前预测、事中监控、事后溯源三个阶段。通过人工智能与性能管理的有机结合，充分提升网络自动化、智能化运维的能力。

2021-06-30
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基于信息优化的加工过程智能控制

随着制造系统向自动化、网络化和智能化方向的发展及现代企业所面临的变化莫测的全球经济环境，现代制造系统不仅要处理大量的常规的数据和图形，还要处理大量的不确定信息。对信息的处理和利用的研究不但是现代制造的热点，也是作为智能制造技术基础的智能控制技术发展的关键。但有关制造系统中信息的研究，国内外都尚处于起步阶段。

2021-07-01
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无线传感器网络节点定位与数据融合技术研究及实现

无线传感器网络具有布线成本低、监测精度高、容错性好、可远程监控、便于诊断与维护等众多优点，在网络制造、智能制造等领域有着广阔的应用前景，其根本任务是准确获取物理世界中有价值的信息。无线传感器网络借助节点的时间与位置信息，实现传感器节点之间控制和传感数据的高速率、低延迟交换，以保证整个检测与控制系统的准确性与实时性。然而，无线传感器网络面临着计算、存储与网络资源等方面的限制，针对无线传感器网络的体系结构、节点时钟同步、节点定位以及数据融合等方面的问题展开研究具有十分重要的意义。

2021-07-01
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。