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清华大学智能产业研究院amp百度Apollo面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望67页

汽车产业正在经历百年未有之大变局,电动化、智能化、网联化和共享化是未来汽车产业发展的主要趋势。一方面,能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵和行车安全给汽车产业可持续发展带来的压力与日俱增,要求汽车行业必须把握新机遇提供全新解决方案。另一方面,新一轮科技革命推动科技公司、创业公司及新型模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域,汽车的产品属性、产业价值链和生态结构都将完全不同

  • 2021-07-01
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基于机器视觉的传送带分拣系统设计

随着国家经济转型和产业结构调整,智能制造已经成为工业发展的不可阻挡的趋势。机器替代工人在生产中作业变得越来越普遍,传统的机器人往往通过离线编程来固定运动轨迹,从事一些简单重复的工作,灵活性较差。当联合了机器视觉技术后,机器人就拥有了能观察的“眼睛”,能够替代人眼完成一些复杂的、高精度的工作。在工业生产中,流水线分拣是一个非常重要的环节,由于分拣作业情况复杂,劳动强度大,人工分拣成本高,且容易受主观意识影响出错。针对上诉问题,本文联合机器人和视觉技术设计了一套分拣系统,用于替代人工完成分拣任务。

  • 2021-07-01
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球团矿在环冷机中冷却过程的数值模拟分析

随着国民经济的发展,对钢铁企业智能制造、绿色生产的要求日益迫切。高炉炉料结构优化已成为炼铁行业主流发展趋势。环冷机作为球团矿质量把控的末段设备,一直以来针对球团冷却过程缺乏系统研究分析。因此,采用数值仿真模拟球团降温的具体过程,探索球团矿冷却过程的变化规律已成为十分重要的研究课题。

  • 2021-07-01
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中联重科工程机械产品结构优化研究

随着工程机械行业国际国内市场环境的急剧变化,工程机械企业的产品销量 下降,库存高企,杠杆率提高,企业营业收入大幅度下降,现金周转困难,工程机 械企业普遍陷入困境。同时随着环保政策力度的逐步强化,人工智能的迅速发展, 这些都给困境中工程机械企业的持续发展带来严峻的挑战。如何调整产品组合, 优化产品结构,尽快实现产品的转型升级,这成为目前工程机械企业发展的当务 之急。

  • 2021-07-01
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基于DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法优化研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)在智能制造、智能家居、智慧医疗、车联网与智慧交通、智慧生态环境等方面都有着广阔的应用前景,而节点定位技术是 WSNs 的关键技术之一。WSNs 节点定位算法主要分为两类,分别是基于测距的定位算法(Range-Based)和无需测距的定位算法(Range-Free)。其中,传统 DV-Hop 定位算法属于无需测距定位算法,未知节点的定位只需要根据与距离较近的锚节点平均跳距乘以跳数进行估算,其估算容易产生定位误差增大和定位精度不高的问题。针对传统 DV-Hop 定位算法的不足,本文提出以下优化改进方法。

  • 2021-07-01
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大数据及人工智能在企业人力资源管理上的应用研究--以G公司为例

大数据及人工智能的迅猛发展标志着“数字经济”黄金时代的降I临, 二者作为产业变革的核心发动机和国际竞争新焦点,其发展与应用对企业 未来管理模式将会带来怎样的新变革?为了使得企业的人力储备工作能 够实现质的飞跃以及创新,就需要将现在大数据与人工智能运用到企业的 人力资源管理中,实现人力资源带动企业发展,因此,不少企业将解决人 力问题作为企业能否成功的一个关键指标。

  • 2021-06-30
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基于自适应夹紧力的飞机结构件加工变形研究

随着国家航空工业在设计理念上的不断提升,铝合金飞机结构件在各种飞机结构上得到越来越广泛的应用,但由于飞机结构件壁薄、刚性差、加工变形难以控制等特点,使飞机结构件的加工精度和表面质量往往达不到要求,多年来,这一突出问题始终制约着国家航空工业的发展。目前,“智能制造”开始成为航空制造业发展的重要方向,智能夹具作为智能制造的重要一环逐渐开始受到关注。因此,在智能夹具环境下开展飞机结构件的加工变形预测、控制具有重要的战略意义,本文采用有限元数值模拟技术对这一问题进行了深入的研究。

  • 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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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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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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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。

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