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广东省科技期刊数字化发展现状及建议

查广东省科技期刊的数字化发展现状,分析出现的问题,并提出相关建议。 以问卷及网络调查的方式掌握了广东省105种科技期刊的数字化发展现状。目前广东省 科技期刊数字化建设大部分还处于较低水平:科技期刊门户网站信息陈旧;对新媒体不 够重视;数字化建设专业人员及资金投入方面等有所欠缺。解决办法主要有引进数字化 建设专业人员;配备相应的发展基金;抱团行走,成立相关期刊数字化发展联盟,建设 一支数字化建设的生力军;期刊编辑要在数字化发展过程中找准自己的定位,熟悉和掌 握现有的数字化发展工具,更好地利用现有的科学技术优化科技期刊的服务水平。

  • 2021-06-27
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基于生产大数据的水轮发电机组故障诊断系统

为解决水轮发电机组传统故障诊断技术准确度不足的问题,并实现水轮机故障诊断技术的生产数据融 合。董箐发电厂作为首个水电远程诊断试运行项目,通过建立大数据服务引擎,实现了电厂级全业务、全类型数据 资源集中整合、存储、分析的远程诊断平台,取得了显著的经济效益和应用价值,为向企业级推广大数据分析技术 提供了技术支持。基于生产大数据的设备状态监测故障诊断技术,将有利于电厂专业技术人员及时发现设备运行 中存在的缺陷故障及确定大修目标,降低电力企业检修成本、提高电厂可用系数、延长设备使用寿命、增加发电能 力、确保发供电可靠性等,可以预见,预知性检修这一先进的技术和管理体制必将在我国电力行业中得到越来越多 的推广和应用。

  • 2021-06-23
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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起,一般认为大数据比小数据更具有客观性,因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面:数据规模更加海量,更具有全面性;数据格式更加多样,更 具有代表性;数据存在于挖掘之前,没有理论预设;数据主要由智能终端自动生成,避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等,大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手,通过大数据分析技术,借助人工智能等新兴的监管科技手段, 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析,对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习,挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征,实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别,提升异常情况的精准识别率, 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中,优化金融服务,提升金融监管效能,最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性,认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

  • 2021-06-19
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基于大数据的全球焊接研究进展(2014~2018年)

以2014~2018 年Web of Science (WOS)数据库和中国知网(CNKI)数据库收录的焊接领域学术论文、德温特创新索引(DII)数据库和CNKI 专利数据库收录的焊接领域发明专利以及中国国家自然科学基金委批准的焊接领域基金项目为研究对象,利用可视化技术绘制出全球焊接领域研究机构、研究人员、研究热点等的科学知识图谱。指出我国机构和学者对全球焊接领域论文、专利贡献最大。“接头—微观结构—力学性能”是全球焊接领域的研究主线。与日本、美国等焊接制造强国相比,我国焊接技术在产学研转化及企业创新方面尚有不足。

  • 2021-06-21
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物联网环境下多智能体决策信息支持技术

物联网环境下多智能体决策信息支持技术。

  • 2021-06-17
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人工智能技术对我国制造业就业的替代效应

使用我国 2015 - 2019 年汽车行业数据,将人工智能技术的应用作为准自然实验,运用 双重倍差法进行实证研究后发现,人工智能技术的使用对样本期内我国汽车行业生产性员工数 量产生了明显的负向影响。 本文政策建议为,第一,加强对中低技能劳动者的职业技能培训,加 大培训力度,提高劳动者适应新技术的劳动技能。 消弱人工智能技术就业替代效应。 第二,建立 健全以社会保障为核心的劳动者保护体制。 避免由失业可能引发的社会风险和社会问题。

  • 2021-06-15
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合成生物学_超材料和人工智能的融合_司黎明

人工智能

  • 2021-06-01
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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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