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基于加速退化数据的可靠性评估技术综述

随着加速退化试验技术的不断进步,加速退化数据日趋复杂,可靠性评估理论和方法需要不断完善 和发展。可靠性建模与统计分析是可靠性评估的两大核心问题,从这两方面对基于加速退化数据的可靠性评估 技术进行综述,重点阐述了性能退化建模、加速退化建模、失效机理一致性辨识等关键问题,提炼了基于加速因子 不变原则进行加速退化数据可靠性评估的新思路,展望了未来的研究重点和发展前景。研究工作对完善加速退 化数据可靠性评估理论和方法,提高评估准确性具有一定的指导意义。

  • 2021-06-30
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基于时空相关性的交通流故障数据修复方法

为及时对高速公路交通流故障数据进行有效修复,综合考虑交通流数据的时空特性,提出基于3D 形函数 的时空插值修复方法.以时间间隔、距离和时滞参数作为相关数据的提取依据,以高速公路实际数据对所提出方法 进行验证;将实验结果与采用时间序列法、空间插值法、基于灰色残差 GM 模型以及基于统计相关分析的方法得到 的结果进行对比.结果表明,该方法的修复结果优于时间序列法和空间插值法,并且修复误差低于其他方法.其中, 与基于灰色残差 GM 模型和基于统计相关分析的方法相比,该方法的修复结果的均绝对误差分别降低了21.33% 和43.54%,均方根误差分别降低了12.87%和35.08%.该方法的修复结果的平均绝对值误差率比基于统计相关 分析的方法降低了40%.这表明研究中所提方法的修复精度更高,是一种有效的数据修复方法.

  • 2021-06-30
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面向人工智能时代的灾害治理——基于多案例的研究

类正步入一个“人工智能”时代,它为灾害治理变革提供了重要动力。人工智能灾害治理模型分 为平台、工具、地理、模拟、决策与社会六个基本维度,它建构在复杂适应系统、社会技术和人类因素 控制系统的基础上。这一分析框架分为“人工智能一治理趋势”“人工智能一治理环境”“人工智能一 治理体系”与“人工智能一治理行动”四个面向。研究认为人工智能提供了一种更方便与科学的模 拟治理、仿真实践和情境治理,在高度复杂与动态的灾难情境下,人机协作有效辅助灾害响应是灾 害治理成败关键。它虽然具有地理系统与人工智能结合、人工超级智能与新技术结合、群体智能与 计算智能结合、遥感图像与人类思维模型化结合等光明前景,但也存在技术激增与人类终结、自主 性与可靠性、体积与品种等陷阱。研究最后强调灾害治理与人工智能结合是新兴的交叉研究领域, 它掌握了跨学科灾害研究的全部复杂性,为学界、政府和实务界提供了重要的理论范式、政策工具 和实践指南,

  • 2021-06-30
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人工智能创作、_作者之死_与人的主体性之反思

人工智能近年来对人类生活产生了巨大影响,其效应已蔓延至过往被视为人类专属的创 造性领域,如音乐、绘画乃至文学的创作。 一些人工智能创作程序甚至能在一定程度上替代人类作者, 这几乎可视为又一次“作者之死”。 若就此联系 1968 年“作者之死”的相关代表性论述,透析人工智能 与作者乃至主体之关联,可以发现,一方面,注重形式和规范的文学研究范式,在人工智能的时代需要再 次审视,另一方面,人工智能的特殊效应也许并非威胁取代人类作者,而是重新激发对于文学、作者以至 人之为何的根本思考

  • 2021-06-30
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人工智能创作物著作权侵权问题研究

人工智能创作物具有模式化创作和综合性作品片段使用侵权的特点。在人工智能创作物著作权侵 权认定中,适用实质性相似规则需要解决判断标准客观化问题,并且应当放宽认定标准。在合理使用规则适用中, 需要考虑人工智能创作物转换性使用作品、跨类型使用作品、综合性作品片段使用量、使用作品片段质量及市场影 响因素等问题。人工智能创作物著作权侵权诉讼可以采用著作权集体管理组织诉讼和共同诉讼模式。由此,可以 使人工智能创作物著作权侵权问题得到合理认定和有效规制。

  • 2021-06-30
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人工智能促进公共卫生安全风险治理_何以可能,何以可为——以新冠肺炎重大疫情为例

随着人工智能技术的发展,传统民法人物二分的体系受到挑战,学界对是否赋予人工智能民事法律主体地 位存在较大争议。 以创造者、生产者能否控制人工智能为标准,可将人工智能划分为弱、中、强三个层次,在此基础 上解决人工智能导致的一系列民事责任问题。

  • 2021-06-30
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2021全球AIoT开发者生态白皮书

世界正变得越来越数字化,让我们经济各个方面都受到了影响。全球疫情深刻地影响了社会,并促使我们构建新常态。随着企业都在寻找确保业务持续增长的解决方案,万物数字化的程度正在加速。加速数字化为一些企业带来了新的增长机遇,也为那些无法调整和适应的企业带来了挑战。

  • 2021-06-30
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确定性需求驱动的档案数字化加工监理模式构建与适用性分析 2

确定性需求驱动的档案数字化加工监理模式构建与适用性分析

  • 2021-06-30
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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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