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摩擦纳米发电机传感特性研究及其在智能系统中的应用

摩擦纳米发电机传感特性研究及其在智能系统中的应用

  • 2022-05-12
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基于特定路况的智能车辆避撞运动控制研究_陈可际

船舶动力定位的智能控制及推力分配研究成果

  • 2022-05-06
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基于SA、GA改进BP神经网络模型的智能制造项目投资风险分析

随着信息技术与现代制造业的深度融合,智能制造带来的产业变革时代正在到来。我国也提出了“中国制造2025”等国家计划,大力发展智能制造产业。智能制造工厂能够实现少人化、精准化的生产,提高生产效率,减少废品率;同时可以进行定制化生产,提高客户忠诚度,故而受到企业界的广泛青睐。智能制造项目投资越来越多,而对其风险的研究却尚未得到广泛关注。与传统制造项目相比,智能制造项目的投资风险呈现出系统化、网络化,且具有极大地多节点和相互关联性等新特点,有必要进行深入研究。

  • 2021-06-25
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数字化时代工作特征、个体特征与员工数字化创造力——创新自我效能感的中介作用和性别的调节作用

本文以长三角地区多家企业的 228 名员工作为研究对象,通过问卷调研的形式对工作特征、个体特征与员工数字化创 造力之间的关系,在这些关系中创新自我效能感所起到的中介作用以及性别在这一中介机制中起到的调节作用进行了实证检 验,结果表明,工作特征中的工作自主性和任务多样性以及个体特征中的个体数字化技术知识分别对员工数字化创造力有显 著的正向影响作用,创新自我效能感在其中起重要的中介作用,同时性别在工作特征与创新自我效能感之间起调节作用,男性 更容易受到任务多样性的影响,而女性创新自我效能感的产生更易受到工作自主性的影响。

  • 2021-06-29
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万物一体视域下的人工智能

]“万物一体”是传统中国哲学提供的理解人与世界关系的一种视角,中 国哲学里存在着以“合异齐同”的视角看待人与世界关系的传统。 人工智能及其衍 生物是人类智力的成果,本质上仍然是人类机能的延展,既具有主体性意义,也具有 对象性意义。 从主体性意义上说,人工智能及其衍生物依旧是人类智力的产物,受人 类意志控制;从对象性意义上说,人工智能及其衍生物在一定意义上是人类意志的 “异化”,成为人需要面对的对象物之一。 人工智能的这一特性,与“万物一体”视域 下的人与世界的关系有着类似之处。 在“万物一体”的视域下,我们既可以将人工智 能看作人类主体世界的延伸,也可看作人与对象世界的融合。 面对汹涌而至的人工 智能浪潮,人类应该以“廓然大公、物来顺应”的情怀对待之。

  • 2021-06-30
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大数据安全研究现状及趋势(2010-2019)_——基于CiteSpace的可视化分析

大数据安全问题已成为关注热点,从大量信息中准确把握大数据安全发展态势,对促进领域发展有着 重要意义。基于引文空间 CiteSpace 可视化分析工具,对 2010-2019 年中国知网信息科技文献目录中关于大数 据安全的 822 篇研究文献,采用文献计量法探究该领域研究现状、发展脉络以及热点走向。研究表明,国内大 数据安全领域主要围绕大数据、信息安全、大数据时代、网络安全、云计算等热点议题展开;在研究脉络上经历 了对数据安全的基础性探讨、云计算的安全性探讨、信息安全保护探讨以及信息防护策略探讨。预测大数据信 息安全防护、大数据云存储安全和大数据防护策略等问题,是未来大数据安全领域研究重点。

  • 2021-06-20
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构建基于“5G通信 5G广播”的智慧广电新型网络

本文对如何构建基于“5G通信+5G广播”的智慧广电新型网络进行了探讨。首先分析了智慧广电的指导思想和重点任务,以及广电5G的总体定位和业务类型。其次从频率资源、技术标准和建设路线三方面对广电5G通信网进行了研究。而后从技术标准、先导试验和建设路线三方面对广电5G广播网进行了研究。最后提出了双网协同覆盖的可行模式。

  • 2021-06-18
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基于物联网的电梯监管方式研究毕业设计(论文)word格式

近年来电梯使用数量迅猛增加,而承担电梯设备检验任务的检验机构人员由于体制等多因素的限制却没有对应的增加,这就造成了设备数量庞大和人员相对不足之间的矛盾。这个矛盾在全国绝大多数检验机构都存在,再加上电梯设备检验需婴相对较高的技术背景,新进来的1作人员需要几年的培训才能从事相关工作,使得这个矛盾越发突出。这就使检验人员难以负荷如此大的检验工作量,而又必须完成检验任务,造成检验人员很难履行职责,为安全埋下了隐患,在电梯的使用过程中,日发生 故障或事故,救援需要化费较长的时间,连级响应上报,延缓了 救援速度。

  • 2021-04-29
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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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