浅层土壤的材料阻尼比参数分布可以通过多通道表面波（MAsw）分析法提取的表面波衰减曲线来反演识别，但是衰减曲线对于较大深度和小空间尺度土壤性质的变化不敏感，反演的土壤材料阻尼比分布是非唯一的和不确定的。基于该研究建立了土体材料阻尼比随深度变化的先验概率分布模型，利用Nataf变换和Karhunen—Loeve将其分解为标准高斯变量与特征值及特征向量的乘积和；随后依据贝叶斯理论，以TLM—PML模型结合频率波数域一半功率带宽法对衰减曲线进行正演，并与试验数据联合构建似然函数，使用蒙特卡洛马尔科夫链（McMc）一Metmpolis（MH）算法得到土体材料阻尼比的后验概率分布模型；对马尔科夫链的收敛性和独立性进行检验获得了多组相互独立的后验样本数据；用独立的后验样本计算出自由场振动响应，利用核密度估计得到具有一定置信度的置信区间，并与试验数据进行比较，验证了该研究提出的土体阻尼比非确定性概率模型的合理性和可靠性。
风电机组大规模接入导致电网的稳定形态更加复杂，迫切需要通过在线安全分析提高电网的新能源消纳能力和运行效率。针对在线安全分析难以准确模拟风电场动态特性的问题，提出了一种含大规模风电集群电网的在线计算数据生成技术。首先，融合状态估计、SCADA 和安控系统等多源实时数据辨识低电压网络的运行状态，形成包含风电集群的电网运行方式数据。其中，根据量测数据的时空关联校正模型，识别和校正未经过状态估计量测中的不良数据。然后，依次依据风电机组的静态特征信息和运行状态进行分群，采用基于层次分析的聚类方法确定风电场的动态等值模型。最后，通过实际电网的算例分析验证了所提出方法的有效性。
各行各业都在探讨千人千面如何实现，是否会形成信息孤岛，在提取用户数据的同时，能否用好数据。
基于大数据背景下，应该保持什么样的资源观，管理在大数据下的高效应用
人工智能作为一项引领全球新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已经成为大国经济竞争的重要筹码。人工智能对国家经济安全的影响需要从国际政治经济和国家安全的角度来系统阐释 , 人工智能会给国家经济安全带来诸多风险，包括失业风险、平台垄断风险以及经济网络风险等。世界各国在加快发展人工智能的同时 , 必须改变对人工智能的定性，只有将该项技术视为一种全球性公益产品，并针对这些风险因素采取有效的政策管控措施 ,才能最大限度发挥出人工智能的技术优势 , 促进经济社会可持续发展。
随着计算机科学和互联网技术的发展，人工智能进步迅速。科学家和工程师已经制造出在特定认知任务或智力游戏方面能战胜人类的计算机程序。在赞叹的同时，有些人为计算机的强大能力感到担心，怕的是未来人类将要被超级聪明的机器统治；另一些人则对计算机的能力不以为然，认为类似只会下围棋的A1phaGo远谈不上聪明。要讨论人工智能是不是比人类聪明，首先要区分人工智能的含义，进而论证在狭义上，计算机确实比人聪明，最后初步探讨人工智能在通用的意义上，甚至最强的意义上是否可以达到（甚至超过）人类的水平。
实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。
作为一种深入社会生活领域的技术性存在，人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征，导致社会关系特别是人际交流方式的重塑，人类生产和生活方式因此发生异化，并衍生出一系列的精神生态问题，主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席，并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流，人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀，重视其价值理性的一面；从人类的整体利益出发，凸显人的主体地位，通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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