基于知识重用的夹具智能设计关键技术研究。
基于数据挖掘技术的智慧民生网络体系构建研究
锡膏印刷机是表面贴装（Surface Mount Technology，SMT）生产线进行印刷电路板生产加工的关键设备，在锡膏印刷过程中，钢网常常会由于锡膏的粘黏而被污染，导致锡膏印刷机性能退化，从而使 PCB 印刷缺陷逐渐增多。钢网清洗是一种提高锡膏印刷机性能的有效方法，但过度清洗不仅会导致生产成本增加、钢网使用寿命降低和清洗材料的浪费等问题，还会造成大量的印刷中断，影响锡膏印刷机的生产效率。因此，对印刷机钢网清洗决策进行合理控制具有重要意义。本文结合国家智能制造专项“移动终端主板智能制造新模式”课题，以 SMT 生产线锡膏印刷机为研究对象，以威布尔分布来描述钢网性能退化过程，并基于此明确了一个清洗间隔的人工清洗时间、自动清洗时间与返修时间。分析钢网清洗过程的清洗成本、返修成本；以单位产品的平均钢网清洗与返修成本为钢网清洗决策的目标，对 SMT 生产线锡膏印刷机钢网清洗决策问题进行深入研究，旨在提出一种能够降低生产成本的钢网清洗决策方法。
教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇，而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中，学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据，蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展，学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现，但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API（xAPI）规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历，通过Statement来记录学习经历，并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据，为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架，同时通过实现了接口规范的学习记录仓储（LRS）来共享学习经历数据，由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。
基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法，在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段，还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例，探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战：训练样本不足和深度学习网络模型构建困难，重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验，构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合，圈定了找矿远景区，为该区进一步找矿提供了科学依据 .
随着时代的发展，中国互联网已经得到了创新和发展，互联网金融也有了广阔的发展空间。互联网金融的发 展过程中将出现各种风险因素。因此，有必要建立有效的风险预警系统。首先论述了国内外主要的区域金融风险预 警系统，并以此模型为基础构建了金融风险预警系统。其次通过建立大量的相关支持数据，在建立风险指标和用户 参与度等各种数据库的基础上，利用机器学习算法设计了预警预测系统。最后，将系统收集的数据库用于效果分析 和相关性测试，并得出定量结论。
燃气企业作为传统企业，依靠用户大规模增长实现高速发展的时代正逐渐成为过去。如何在社会转型期的大背景下，充分适应“智慧+”行业环境形态，适时对天然气行业进行服务改革和创新，成为燃气行业发展面临的新课题。随着“智慧+”发展延伸到各个领域，若想持续保持企业经济可持续增长，就需要挖掘现有用户的深层价值，依托创新服务手段，持续提升客户体验和黏性，结合互联网渠道资源优势，打造燃气企业在生产运营、客户服务、创新管理等方面的智慧化“新常态”。本文重点介绍了基于支付宝生态的燃气网上营业厅服务模式。包括其与线下传统营业厅及线上其它类似营业厅的比较，并且依据实践案例给出了建立上述网络营业厅的全过程。
为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和Al智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的，要求高速度地分析处理，采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料，是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统，都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障，其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出，“要巩固壮大实体经济根基，把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重，着力打造世界级先进制造业集群。”当前，全球风险挑战日趋复杂严峻，气候变化引发的极端天气事件频发，城市运行系统日益复杂化，对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战，也对安全应急装备产业提出更高要求。同时，新一代数字信息技术融合应用不断深化，以及全社会日益增长的安全保障需求，也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。
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