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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起,相关人工智能产业发展迅 速。在人工智能大热的趋势下,越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工 智能主题有关的上市公司股票,期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投 资人工智能主题股票,主要有两种方式:一是直接对相关股票进行买卖;二是通过 买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性,二级市场 也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征,本文选取 2017 年 4 月 20 日 到 2018 年 11 月 20 日,共计 393 个股票交易日为样本时间段,以前海人工智能主 题混合基金、华夏沪深 300 指数基金,以及融通人工智能指数基金和其投资组合 持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象,借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等,再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型,对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实 证研究。

  • 2021-06-29
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基于Android平台的数控加工远程监控系统设计

计算机与网络信息化技术的飞速发展带来了制造业的不断变革,我国智能制造的规划和布局,正在朝着开放化、网络化、柔性化和智能化方向发展。数控加工是目前机械制造的一种重要手段,能够将数控加工时的各种状态数据进行远程监控,对于智能工厂的车间设备状态管理 、资源的合理利用、数控加工人员的预先培训等具有重要意义。

  • 2021-06-29
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基于Witness的电力设备生产线平衡优化研究

第四次工业革命的核心是智能制造,带来了智能生产的大局面,在“工业4.0”的快速推动下,全球制造业面临着巨大挑战。竞争日益激烈的局势F,如何摆脱老式生产模式,焕发新的活力;如何利用技术发展,扩宽刁、=同的产品路线;如何借着智能化生产的东风,形成新的核心竞争力,这些难题摆在了中国制造业面前。为了应对这些变革,许多公司正在审时度势,寻找自身弊端,力求从企业内部发现问题,从根本上解决困境,A公司是其中的典型代表。该公司在制造业中颇有盛名,发展势头良好,但在智能制造的冲击下,业绩持续下滑,经营状况一落千丈。为了扭转这一局面,决定先对该公司主打产品B型断路器生产现场进行调研,结果发现车间生产一线存在着严重的生产线不平衡现象,这在很大程度上制约了其生产效率,会导致人员分配不合理、物料浪费严重、等待作业时间过长等一系列问题,使产量下降、员工积极性不高、经济效益减少。

  • 2021-06-29
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全自动生产线质量监测故障诊断系统研究

随着工业机器人技术、数控机床技术和电子计算机技术的日新月异,以及成组技术的应用,使自动化生产线向着柔性化程度更高的方向发展,其目标就是能够实现多品种、中小批量生产的自动化。同时这些现场设备作为现代化制造系统中最为基础的装备,其健康运行是现代制造企业能够正常运转的根本保证,设备结构的日趋复杂化、制造模式日趋集成化使得对设备所加工产品的质量监测工作及生产过程的故障诊断工作越来越重要。

  • 2021-06-29
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工业设计在智能制造车间中的分析与应用--以AGV为例

在工业 4.0 和中国制造 2025 的倡导下,随着各项高新技术的加入,智能制造备受企业追捧,其最显著的特点是精准高效,省时省力,从而使得产品产出的质量和产量同步提升。而自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为智能制造车间的重要组成部分之一,可实现从两点或多点之间自动运输货物。现阶段我国 AGV 的设计仍处于发展中阶段,一般主要以机电、机械、控制设计为主,形式单一,很少涉及到工业设计。因此本论文将以 AGV 为例阐述工业设计理论原则及方法在智能制造车间中的分析与应用,并提出了三种创新设计方案。

  • 2021-06-29
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基于系统集成服务商的智慧城市商业模式研究

基于系统集成服务商的智慧城市商业模式研究

  • 2021-06-29
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基于物联网的智能家居安防系统设计

基于物联网的智能家居安防系统设计

  • 2021-06-28
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面向复杂精密装备总装车间的智能制造模式及部分关键技术研究

当前,随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的飞速发展,由传 统型制造向智能制造转型升级已成为当前制造企业的重要发展趋势。总装车间是 复杂精密装备制造企业制造过程的主体部分,在实际生产过程中普遍存在多源信 息采集费时滞后、生产状态难以全面监控、在制品和制造资源难以精确跟踪、关 键装配工序异常难以预警等问题,严重制约着企业的制造效率和制造能力,因此 如何运用先进的信息技术、制造技术、管理技术提升复杂精密装备总装车间的生 产效率、管理水平以及综合竞争力已成为当前学者研究和应用的热点问题之一。 为此,论文结合复杂精密装备总装车间生产过程特点,在其智能制造需求分析的 基础上,对面向复杂精密装备总装车间的智能制造模式及部分关键技术进行了一 些探索和研究。

  • 2021-06-28
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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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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。

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