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智能制造背景下中职机械制造专业《数控机床》课程教学改革研究

智能制造对我国中职机械类人才培养提出了新的需求,技能型人 才的知识、技能和态度都呈现了新的特征,尤其是对未来工人的解决 问题能力、自主学习能力等的要求进一步提高,中等职业教育学生必 须转变学习方法,提高学习能力,适应发展需求。

  • 2021-06-28
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应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

  • 2021-06-28
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A集团公司结构件制造业务发展战略研究

智能制造是基于新的信息通信技术与先进制造技术的深度融合,贯穿于设计、生产、 管理、服务等制造活动的全部环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等 功能的新型生产方式。近年来,无论从国际竞争格局的发展还是国家战略和政策的导向 来看,智能制造都是发展的重点。本文以 A 集团公司作为研究对象,对该公司的结构件 制造业务进行分析,并研究如何适应外部环境和行业发展环境,选择何种适当的战略来 加速发展,以面对未来结构件制造行业的激烈竞争。

  • 2021-06-28
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“互联网 +”现代农业的创新发展机制研究

“互联网 ”现代农业的创新发展机制研究

  • 2021-06-28
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人工智能文学创作现象反思

科学技术的发展和进步远超人类想象。人工智能在使人类生活日益便捷的同 时在智能水平方面又给了人类一记重击——阿尔法狗接连打败人类围棋世界冠军 李世石和柯洁,面对如此场面,有人大声疾呼:人工智能即将取代人类。他们可 能忘了,在我们人类最为引以为傲的文学艺术领域,人工智能的幽灵早已飘荡上 空。本文以人工智能的文学创作现象为研究对象,从创作主体、文学观念、文学 价值等方面思考人工智能究竟给文学艺术领域带来了怎样的冲击,其本身又存在 着怎样的缺陷,面对诸如此类的问题我们人类应该如何应对。论文主体共分三部 分。

  • 2021-06-28
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多数据中心环境中科学大数据应用执行优化机制的研究和实现

近年来,随着云计算和大数据等新兴技术的兴起,高能物理学、天体物理学、生物信息学等以数据为中心的科学领域开展的大型科学实验计算规模愈加庞大,产生和积累的科学数据量显著增长,对科学数据的分析挖掘更为复杂深入,是典型的科学大数据应用。科学大数据应用通常可建模成科学工作流,其执行所需的计算和存储资源规模庞大,需多个科研机构协作,聚合各自数据中心资源支撑科学大数据应用的海量数据存储和大规模科学工作流计算,实现多数据中心环境下科学工作流的分布执行。

  • 2021-06-25
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杭州区块链技术与应用联合会2018杭州市区块链产业报告

全球新一轮科技革命持续深入,科技创新加速推进,深度融合到 社会各层面,成为重塑世界格局的主导力量。在全球信息技术发展进 程中,我国在互联网领域的技术与应用的发展已走在世界前列,形成 万亿级的市场规模。当前颠覆性技术层出不穷,国家层面在下一阶段 关键技术领域已形成趋势性认识

  • 2021-04-22
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NELLIT2020人工智能在物流行业中的应用前瞻

随着新科技和产业变革交汇,推动工业社会和信息社会以前所未有的广度和深度融合并发生新的跃升,我们已经进入智能时代,人工智能成为经济社会发展的新引擎,将赋能所有传统行业。人工智能(Artificial Intelligence),简称 AI,是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。随着核心技术突破、利好政策加持、资本不断涌入,人工智能已进入发展的爆发期。

  • 2021-04-19
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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依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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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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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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