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一种基于过程仿真技术进行软件项目进度控制的方法

本发明公开了一种基于过程仿真技术进行软件项目进度控制的方法,属于计算机软件工程领域。本发明方法为: 1) 根据输入的项目计划信息,确定任务间的进度约束关系和理想进度安排; 2)搜索理想进度安排,确定出项目中的关键任务链和非关键任务链; 3) 按照任务之,间的约束关系,依次为全部的关键任务分配缓冲; 4)项目仿真执行模块按照给定的缓冲范围和仿真次数,对缓冲分配结果执行仿真; 5)对多次仿真项目执行的平均计划变更点数和平均执行工期进行统计,确定项目计划的最佳进度安排。本发明 能为用户提供最佳工期安排,提高项目缓冲的利用效率,对确保项目计划执行的稳定性,减少计划变更,控制项目成本等方面提供了有力的系统支持。

  • 2021-05-07
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人工智能生成内容的著作权问题研究

随着科技的不断进步,人工智能技术正在飞速的发展。在著作权方面人工智 能逐渐显示出其惊人的发展潜力,美联社使用的人工智能 wordsmith 每年生成数 亿篇新闻报道,日本研发的人工智能生成的小说参加文学评奖并通过初审,美国 研发的人工智能生成了使专业音乐人也难以与人类作品区分的音乐作品,阿里利 用人工智能每年生成的海报多达数亿张等。这些人工智能生成的内容是否受著作 权法的保护呢?目前学界对此争议较大,有的认为人工智能生成内容不符合著作 权法保护的条件而不应该受保护,有的认为应该变通法律以适应新技术发展,从 而应该受到著作权法保护。对该问题的研究有助于解决新技术带来的著作权法律 问题,也有助于促进人工智能技术的进一步发展。

  • 2021-06-29
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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

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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基于5G技术的远程监控系统在城市轨道交通建设工程中的应用

轨道交通建设工程施工点多、分布范围广,施工过程中产生海量的各种数据,当前基于3 G、4 G技术的远程施工监控系统存在传输容量受限、计算能力差和实时性不强等问题,不能适应城市轨道交通建设快速发展的局面。分析了构建基于5 G技术的轨道交通智慧化工点监控系统的重要性,介绍了该系统的系统架构、5G传输网络架构和各模块功能。该系统采用多层次、多节点结构的分布武智慧化工点监控系统方案,采用深度学习技术加强计算环节,采用5G技术实现工点间数据传输,支持大容量超高清视频数据实时传输,可实时分析工点监控数据,能够准确预测风险,提高了管理效率和应急处置能力。在广州地铁的试点应用效果表明,该系统满足城市轨道交通工程多线路、多工点并行操作的需求。

  • 2021-04-25
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日本人工智能战略及人才培养模式研究_

文章首先从日本人工智能产业的相关背景入手,梳理了日本人工智能国家政策相关的主要内容,从日本 人工智能战略和人才培养两方面入手,总结了日本人工智能战略关注的五大核心和四个战略目标,并对人才培 养政策和培养规模进行了分析。随后,文章具体分析了日本人工智能人才的培养模式,归纳出了三个方面的重 要举措,包括初中等教育贯彻编程教育、强化高等教育改革、推动社会职业教育的多领域合作。最后,文章综 合分析了日本存在的主要问题,包括人口结构危机、培养模式单一、资金投入不足、人才再教育壁垒多个内容, 以期为中国人工智能教育提供参考。

  • 2021-06-22
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改进Faster_R_CNN方法的太赫兹图像小尺度物体检测_肖飞

太赫兹

  • 2021-06-01
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新闻生产智能化_——论语言科技对新闻传媒业的影响

人工智能时代各项技术不断革新,落地场景不断丰富。其中语音转写、机器写作、AI主播和短视频智能生产融 合了语言科技的多项技术,如语音识别、语音合成、语言生成、语义理解、机器翻译等,其相关产品和应用进入新闻生产中 采编、写稿、播报等各个环节,使新闻生产模式向智能化方向发展。

  • 2021-05-12
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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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