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人工智能时代情报学发展走向之辨——对本体论、感知论、方法论、服务论的再思考

人工智能相关技术的迅猛发展和逐步普及,使得情报学难以避免人工智能的融合趋势,无论这种融合是主 动为之或是被动选择。然而学界对人工智能时代情报学学科的发展走向并未予以充分探讨,大部分研究均将焦点置于 大数据与下一代互联网环境中进行论述。本研究将人工智能时代情报学学科走向解构为“本体论”“感知论”“方法 论”“服务论”四个论题,对每个论题借由理论面向与实践面向的二分法展开阐释,并从整体视角上提出应在人工智 能洪流中找准情报学定位,不能忽视“人”在情报学中的价值以及重视跨学科融合、跨领域应用的发展趋势。

  • 2021-06-30
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基于知识系统和人工智能技术的个性化特体人群服装设计支持系统

在服装个性化定制的大背景下,本研究针对服装设计知识的抽象性和主观性,利用感性工学和人工智能技术,对基于知识的服装设计过程进行了系统的研究。总结和分析了服装设计的各项要素、服装设计的知识特点和层次、以及基于知识的服装设计规则的建模,构建了以特体人群(PWAM)为目标设计对象的个性化服装设计支持系统(PGDSS),并以衬衫为例进行了实证分析。

  • 2021-06-30
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家电企业服务信息网关键技术研究

大数据、智能制造、移动互联网、云计算等技术正在家电企业中被加速应用。这场“技术地震”不仅会带来技术基础、生产组织方式和生活方式的巨大变革,更引发了企业制度、管理方式和资源配置方式的变革。技术的进步促使家电企业中的“四网融合”。在这四网中,物流网、营销网和服务网最终都由信息网监督和控制。

  • 2021-06-30
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跨平台物联网应用间物理交互发现与风险分析

近几年,物联网迅速发展,大规模应用于智能制造、智能家居、智慧医疗等行业,给用户生活带来了极大的便利,但也引入了很多物联网环境下特有的安全隐患,对用户家庭安全构成了严重威胁,因此我们需要对物联网安全进行深入的研究。本文发现在物联网环境下应用间物理交互问题会给用户家庭带来安全危害,而且第三方规则平台的大量应用,更加加剧了应用间物理交互的形成。

  • 2021-06-30
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基于动态加权的双模型装备故障诊断方法研究

近年来,随着科学技术的进步和现代化生产的发展,以制造业为核心的技术革命 成为大国竞争的关键。结合大数据、人工智能等领域的发展,利用海量数据打造具有 国际竞争力的智能制造业,已经成为提升国家综合国力、保障国家安全、建立世界强 国的关键。

  • 2021-06-30
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基于CPS的制造单元过程管控策略研究

随着市场竞争的加剧和产业结构的变化,全球制造业正在面临严峻的挑战。以美国、德国、中国为首的制造业大国纷纷制定并实施了以发展先进制造业为核心的国家制造业发展战略,其核心内容是发展新技术驱动下的智能制造。其中,德国提出了以信息物理融合系统(CPS)和信息通讯技术为核心的“工业4.0”战略,旨在实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式,推动制造业向智能化转型。

  • 2021-06-30
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人工智能在数字档案服务中的应用研究

随着互联网的普及和信息技术水平的提高,档案利用者对数字档案的需求在 日益增加,所以数字档案服务水平也应随之提升。人工智能是当前全球科技创新 的高地,越来越多学科领域在关注和探索人工智能,并与自己的领域结合起来, 其效果显著,所以数字档案服务应抓住机遇,顺应时代潮流,从而更好彰显档案 价值,实现长远发展。本文基于人工智能探索数字档案服务工作,将人工智能引 入数字档案服务中,从人工智能及数字档案服务相关的理论概述出发,剖析人工 智能应用于数字档案服务中的可行性与必要性,探究人工智能应用于数字档案服 务中的领域,即基于用户体验的数字档案服务领域,包括数字档案展览服务与数 字档案利用咨询服务;基于用户需求的数字档案服务领域,包括数字档案智能检 索服务与深度个性化定制服务,探讨其应用在数字档案服务中可能带来的问题, 并针对其问题论述应对措施,以期提高数字档案服务的质量和效果,实现档案事 业自身可持续发展,获得社会对档案事业的认可。

  • 2021-06-30
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人工智能基础数据服务市场调研报告

数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点,需要人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。

  • 2021-06-30
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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