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考虑热特性的精密轴系性能演化规律理论与实验研究

航天智能制造时代应是基于科学设计的、服役过程可控的预测型制造,应能够 准确预测特种装备在轨服役期间的性能演化规律及状态。精密轴系刚度和摩擦力矩 性能是受轴承预紧力影响的重要的轴系运转性能指标,服役于空间环境的机构与装 备受典型高低温环境变化影响而发生轴系性能演变。

  • 2021-06-29
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数字化时代变革型领导对员工数字化创造力的影响机理研究

实证分析得出的相关结果在理论上能够进一步丰富信息化领导力和数字化创 造力的研究成果,在实践上能够指导企业的一线管理层适时调整自身的领导行为, 通过理想化影响力、鼓舞激励、智力激发和个性化关怀等变革型的领导行为,增 强员工的创新自我效能感,促进其对数字化技术的创新使用,从而来有效提升员 工的数字化创造力。

  • 2021-06-28
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教育大数据隐私保护机制与技术研究

随着大数据技术在教育领域应用的不断深入,教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全,对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征,重点阐明了教育大数据的隐私内涵,围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求,提出了教育大数据隐私保护框架,并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系,以期为教育大数据各个应用环节提供支撑,推动教育大数据的规范有序发展。

  • 2021-06-21
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基于大数据的高职生职业能力提升路径研究

职业能力是胜任某一具体职业而必须具备的能力之和,通常包括核心能力、岗位能力和可 持续发展能力。依托智慧校园建立的大数据平台记录了学生的学习、认证考试、阅读、实习实践、德育 活动等相关信息,为评估学生职业能力现状和预测发展趋势提供了数据支持。本研究从职业能力的表征 入手,设计了以学生职业能力为核心的大数据体系结构的基本框架,从网络资源课程平台、学习管理系统、 实习实践管理系统、德育管理系统、职业能力评价与导航系统五个方面提出了运用大数据平台提升高职 生职业能力的基本路径。

  • 2021-06-21
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类 (1)

【目的】分析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类, 并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。【结果】国内方面,AI推荐审稿人功能被应用于基金评审,但AI学术影响力预测功能尚停留在研发阶段;国外方面,除学术不端检测功能外,其他功能的应用均处于起步阶段。按功能不同,AI辅助同行评议可分为投稿审查、审稿人推荐和学术影响力预测3类。其未来发展方向为:评议流程和文本结构的标准化、智能算法的通用化、评议专家库和已发表学术论文数据库的集成化;最终AI将发挥评议主体功能。【结论】科研机构与学术期刊应积极参与全文文献数据库与全球审稿人数据库等相关数字基础设施建设,加快AJ在学术同行评议中的应用,进一步推进该领域的数字化和智能化。

  • 2021-06-15
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展,以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型(三大常规模型、浅层学习算法)难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息,即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成,能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象,但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题,本文总结安全监控大数据特性,引入长短期记忆深层网络(Long Short-Term Memory,LSTM),提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型,并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心,采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略,从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进,并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景,通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明,与常规、浅层模型相比,多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理,以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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智能机器的视觉生产与AI艺术

在全球化的日常生活中,由智能机器生产的图像变得越来越普遍,图像在算法的驱动下,让机器的行为呈现出智能化的表现。智能机器的视觉生产改变了社会中个体观看和认识世界的模型。各种机器设备积极地介入社会系统的运行框架中,机器视觉以一种非自然的方式观看着世界,并将它们所看到的以图像形式呈现给人类,观看者正在学习并且越来越习惯这种观看方式。本文基于科学观看的历史,分析机器视觉的演变过程和特点,以及在艺术创作领域,艺术家如何利用智能机器的视觉生产,打开我们认知世界的各种新的方式。

  • 2021-05-12
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AI赋能的移动机器人单体智能与群体智能发展趋势

当前,消费者需求日趋个性化、多样化,产品更新迭代速度加快,企业需要以更加精益、高效、灵活的方式生产.自动化、智能化改造有助于企业提高工作弹性和效率,增加自身竞争力。与此同时,劳动成本的上升,熟练工人的短缺,以及人工对安全、健康工作环境的追求.也推动企业加大应用机器人替代人工。2020年的疫情也进一步加速了企业开展自动化、智能化改造的计划。

  • 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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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