工业4.0与智能制造发展趋势

2021-09-13
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面向复杂产品的管路数字化布局设计与仿真技术

2021-06-30
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基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成的挑战

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 .

2021-06-17
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。

2021-04-25
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大数据管辖视域下的数据疆域理论体系完善和发展

疆域形态的变化与人类社会的发展密切相关。当国家作为新政治形态出现后，无论是非主权的疆域形态，或是主权原则下的疆域形态，都受到国家利益的直接影响。从传统单一的非主权疆域理论，到近代威斯特伐利亚体系下的国家主权原则，再到全球治理时代下的国家利益边界外溢，疆域形态逐渐多样化，疆域理论也逐渐拓展其纵深程度，传统的主权理论已经难以适应大数据时代下的国家利益冲突新态势。大数据正在成为新的国家竞争力的爆发点和动力，人类的传统信息管理准则与模式面临着巨大挑战，数据跨境间的流动及国家数据安全问题凸显，亟需对数据的国家治理重新进行定位，在创新数据疆域理论的基础上，完善国家数据疆域治理体系，推进数据管辖治理全球合作。

2021-06-21
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AI换脸技术的法律风险评估_——从APP_ZAO_谈起

AI 换脸技术作为一种对人物面部图像进行替换的技术工具，因其深度拟真、低制作门槛的特点，在互联网时代呈现出了强大的传播力和影响力。在服务影视制作、满足公众社交、娱乐等需求的同时，AI 换脸技术的应用也给现代社会带来诸多潜在危险和不安全性。不当利用这一技术可能会给个人信息保护带来难题、增加侵权问题、诱发刑事犯罪，对此我们应当以客观中立的态度看待 AI 技术的应用，理性地分析并防范由此带来的法律风险，这样才能更好地享受技术进步的成果与福利。

2021-06-18
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数学教学辅助软件关键技术探讨——以数学题库建库为例

针对网络、计算机、手机辅助学习的现实要求和网络特点，结合数学题库建库、学习软件研制等项目，探讨数学辅助学习类软件研制的关键技术，包括：数学题库各题型的数据特点和结构设计等数据库建库i＇a1题，软件编程技术要点，辅助学习软件使用中的交互处理等。探讨成果初步应用于数学题库和多个专业题库的建设和教学辅导软件的研制，对于提高建库速度和质量、运用软件辅助教学和提高学习效果产生了明显效益

2021-05-07
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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求，深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术，对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述；结合各技术在各时间节点的成熟度预期，提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线，为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

2021-04-25
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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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