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资源协同下的企业联盟智能制造技术研究

全球化制造中分布式网络化模式正逐渐成为一种趋势。为解决异构化企业协同智能制造的问题,提出一种 基于 IMS 的企业资源协同模型,根据企业资源的聚集性构造具有特征路径短、聚类度大的小世界网络,将企业制造 单元或生产工序构建成小世界网络。在此基础上,研究针对此网络特性进行企业联盟路径的生成算法。实际应用中 在订单属性驱动和多节点 Agent代理下,构建基于 IMS 的协同模型,为解决企业联盟机制和多任务企业资源路径问 题,采用改进蚁群算法和在小世界网络下进行问题求解。通过仿真实验结果表明该模型和方法的有效性和正确性。

  • 2021-06-29
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人工智能犯罪及其应对策略

随着人工智能技术的发展,不同形式的人工智能犯罪也陆续出现。根据此类犯罪所采用的 智能介质,可将当前的人工智能犯罪分为利用智能设备实施的犯罪、利用智能软件实施的犯罪和利用 网络攻击入侵智能系统实施的犯罪等三种形式。进一步对这三种犯罪形式的危害和特点进行分析,可 以辨明当前应对人工智能犯罪所面临的主要困难,并由此提出有效的防范对策。

  • 2021-06-29
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土木工程教学中引入人工智能学习的探索

近年来,人工智能在逐渐改变着人们的思维和生活方式,土木工程在材 料、设计、施工和监控量测等方面都体现出的智能化趋势让这门古老传统的学科焕发 出了新的生机,同时也面临着新的挑战。浙江大学土木工程专业“钢筋混凝土结构设 计”在课程教学中,有意识地引导学生了解学科前沿发展和热点方向,通过自由展示 的双向互动教学环节,让学生主动了解与思考人工智能在土木工程领域的应用可能 性。本文以2017--2018学年“钢筋混凝土结构设计"课程的展示环节为案例,介绍了 课程设计理念和具体内容,展示了人工智能学习与土木工程教学相结合的具体尝试。

  • 2021-06-29
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人工智能辅助裁判系统的性质与进路

司法信息化建设迈进了新的阶段,人工智能辅助裁判系统已然成为司法改革中智慧法院 建设的象征。 人工智能辅助裁判系统在大幅度提升司法效率的同时,对司法裁判势必有一定 影响。 依据法律现实主义的思想,人工智能对于法官裁判更多的是工具性的价值,无法遮蔽法 官裁判时受前见的影响。 法官在使用人工智能辅助裁判系统的过程中,应保持反思性的思考, 审视并评价影响裁判的诸多要素,以化解人工智能对法官前见可能造成的影响。

  • 2021-06-29
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基于智慧城市时空信息云平台的广州智慧城乡规划实施研究

基于智慧城市时空信息云平台的广州智慧城乡规划实施研究

  • 2021-06-29
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基于5G边云协同的柔性智能制造技术方案

柔性智能制造作为工业智能的代表,已成为精密电子制造业向智能化演进的趋势,同时5G、F5G(Fixed-5G)、边 缘计算以及人工智能等ICT技术与OT技术的不断融合,为柔性智能制造提供了良好的使能环境。基于5G+F5G工业 PON固移融合网络,构建工业端边云协同架构;面向SMT产线柔性智能生产需求,开展基于端边云协同的柔性智能 制造技术方案研究,并在实际生产环境完成部署验证。希望提出的端边云协同架构及柔性智能制造技术方案能够对 智能制造发展演进提供参考。

  • 2021-06-29
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基于工业操作系统的智能互联工厂建设探究

在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题 基础上,提出以"工业操作系统+工业 APP"的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面 向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业 APP,实现工厂的持续改进与迭 代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业 APP 生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。

  • 2021-06-29
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人工智能基础软硬件架构的关键技术研究

针对当前人工智能技术在军用领域的应用问题和难点,研究基于深度学习技术的军用软硬件架构设计方法,并 且结合业内主流的软硬件基础架构,分析在军事应用中涉及的关键技术和解决思路。 通过对深度学习模型压缩转化、数 据增强和分布式训练等软硬件架构的关键技术研究,设计构建了一站式人工智能开发平台、嵌入式边缘智能计算平台, 对军用人工智能提供端到端的训练、部署和测试支撑。 该研究可为未来智能无人作战系统提供软硬协同的智能计算解 决方案。

  • 2021-06-29
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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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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