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传统石化企业在人工智能领域的股权投资研究

人工智能(AI)已经成为各国争夺科技主导权的战略级抓手,不仅将深刻改变人类生 活,也将迅速改变能源行业,推动石化领域变革发展。未来传统石化企业可能的 AI 发展方向是智能勘探、智能钻井、智能油田、智能工厂、智能管道、智能加油站等。 通过股权投资布局AI是石化企业布局新兴能源产业、实现战略突破的重要方式。通 过研究AI的产业链发展趋势,分析石化企业业务与AI的结合点,并结合近年来AI赛 道股权投资的基本面数据,提供能够投资的重点赛道和可能标的的一套方案

  • 2021-06-21
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大型数据库中利用强化学习改进treap的关联规则挖掘算法

信息的爆炸式增长使数据挖掘分析过程更加困难,针对普通关联规则挖掘算法很难在短运行时间和低 关联度的前提下完成大型数据库中变量关系的评估和发现的问题,提出利用强化学习算法改进tre印的大型数 据库关联规则挖掘算法。提出的算法首先计算数据库中每个变量的优先级;然后,在优先级模型中利用强化学 习算法改进的build-treap程序构建treap数据结构;最后,通过遍历程序和generateRule程序完成数据库中所需 的关系查找。在对提出的算法进行稳定性分析后进行了仿真验证实验,实验结果表明,提出的算法在其最次和 最佳案例分析中分别能够完成O(凡log n)次和0(n2)次挖掘,能够在较短时间内完成低关联度的大型数据库中 变量关系挖掘任务,相对于改进型Apfiofi算法和改进型FP生长算法有较大提升。

  • 2021-06-20
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后人类时代人工智能体的价值观何以可能

实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。

  • 2021-06-15
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5G与我国智慧农业的发展研究_薛金涛

农业建设一直是我国经济建设的支柱之一,农业经济也是我国的根本性经济产业,是我国发展和实力提升的基础。智慧农业是农业发展的高级阶段,集多种新兴技术为一体,可为农业生产提高效率甚至更多可能性。我国5G网络的逐渐商用,给智慧农业的发展带来了机遇。现主要分析了我国农业现状及智慧农业存在的问题,通过分析总结出5G对我国农业智能化带来的发展机遇,包括农业管理更加智能化;种植技术更加精准化;种植过程更加公开化;劳动力管理更加智能化等。

  • 2021-06-07
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基于物联网的动产质押监管研究

目前,在我国社会信用体系不完善情况下,方面中小企业出于业务发展的需要产生融资需求,但由于企业资质等问题,难以获得信用担保,而且缺乏足够的不动产抵押物品(如厂房),很难从银行获得贷款;另一方面,随着我国居民收入水平的提高,银行积聚了大量的存款但迫于风险压力又不敢轻易贷出银行与中小企业的这种融资上的“两难"矛盾目前在我国具有普遍性.金融物流的质押监管业务正是在这样的背景下出现的它较好地解决了银企之间的融资矛盾首先,质押监管业务允许中小企业利用原材料和在市场上:经营的商品作质押进行贷款,解决了企业实现规模经营与扩大发展的融资问题其次,质押监管促进了银行安全放贷,银行等金融机构通过与第方监管的合

  • 2021-04-29
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人工智能对国家经济安全的影响研究

人工智能作为一项引领全球新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已经成为大国经济竞争的重要筹码。人工智能对国家经济安全的影响需要从国际政治经济和国家安全的角度来系统阐释 , 人工智能会给国家经济安全带来诸多风险,包括失业风险、平台垄断风险以及经济网络风险等。世界各国在加快发展人工智能的同时 , 必须改变对人工智能的定性,只有将该项技术视为一种全球性公益产品,并针对这些风险因素采取有效的政策管控措施 ,才能最大限度发挥出人工智能的技术优势 , 促进经济社会可持续发展。

  • 2021-06-15
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精准医学大数据应用安全分类分级研究

应用文献研究法、线面混合分类法划分精准医学大数据用户角色、应用场景,详细阐述划分方法及结果,指出精准医学背景下基于不同角色、不同应用场景的数据分类分级思路,为精准医学大数据标准化体系构建和安全隐私保护相关研究提供新方向。

  • 2021-06-20
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灵活互动的智能用电展望与思考

灵活互动的智能用电,户与户,城市与城市,城市与乡村,区域与区域之间有效联动

  • 2021-06-17
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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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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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