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电力物联网双创园区协同创新平台分析与设计研究

创新是促进电力物联网发展的关键,而电力物联网双创园区是集成各种资源进行电力物联网创新创业活动的产业园区,设计电力物联网双创园区协同创新平台可为电力物联网双创工作提供平台支撑。分析了电力物联网双创园区协同创新平台建设的必要性和目标,对电力物联网双创园区协同创新平台进行了需求分析、架构设计和功能设计,形成了平台的建设方案,并对电力物联网双创园区协同创新平台的开发与应用进行了展望。

  • 2021-04-25
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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基于智能算法的综合能源系统动态建模仿真与协同运行优化集成研究

基于智能算法的综合能源系统动态建模仿真与协同运行优化集成研究

  • 2022-05-11
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智能电网海量数据轻型化方法研究

智能电网海量数据轻型化方法研究成果介绍。

  • 2022-05-12
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企业人工智能战略驱动因素研究 ——基于LASSO回归和CART算法的分析

随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始采用人工智能技术作为企业转型发展的 战略,然而现有研究尚未很好解释企业成功开展人工智能战略的驱动因素。基于资源基础理论,对 内外部环境中的分类变量进行 One-Hot 编码,将企业采用人工智能战略前后 CAGR 的差值作为 因变量,在对各变量进行最大最小归一化后构建了 LASSO 回归模型,通过 LASSO 模型筛选出 47 个具有显著影响因素的变量,再用被筛选出的 47 个变量构建 CART 算法的决策树,探索企业人工 智能战略的条件。研究发现,企业在销售净利率、市净率、是否为美元股票、每股现金流量净额、每 股净资产、存货周转率、管理费用占比、非流动负债占比、归属母公司的利润占总利润的比例以及总 市值等方面满足一定的条件,则更有可能成功开展人工智能战略。

  • 2021-06-22
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式,将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养,是学习方式的重要变革,已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程,迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源;新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件,同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键;重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习,可以激发学习兴趣与学习动机,促进新旧知识相容,助力跨领域知识重构与情境重构,提升学习者的整体特性,进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移,实现学习者认知结构的不断转化,大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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连续微反应加氢技术在脱保护反应中的应用

保护与脱保护是医药中间体等精细化工领域中较为常见的一种有机合成策略。常用的保护基主要有苄基与苄氧羰基,通常可利用催化加氢法将其脱除。采用高压加氢间歇釜工艺存在气液传质效率低,操作安全性差,氢解效率低等问题。采用连续微反应加氢技术进行非均相催化加氢脱保护,可以利用其较高的气液传质效率和平推流特性实现高选择性脱保护,并显著缩短反应时间。本文阐述了连续微反应加氢技术在脱保护反应中的优点及其在药物中间体合成中的实际应用,并介绍了催化剂与溶剂对脱保护反应的影响。最后对连续微反应加氢技术在脱保护中的应用进行了展望。

  • 2021-04-26
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多层次AI教育体系的构建及其实施路径

智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系,而 AI 教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角,对多层次 AI 教育体系的构建及其实施路径进行了探讨:首先,分析了 AI 教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划 AI 教育发展的基本思路;随后,结合我国教育特色和 AI 教育实践,描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次 AI 教育体系;最后,以基础教育 AI 课程改革为例,提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展 AI 教育及其课程实施提供了参考路径。

  • 2021-04-22
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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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