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智能制造时代工匠精神影像传播的价值研究

随着以智能制造为主导的第四次工业革命的全面爆发,全球进入智能制造时代。我国政府推出了《中国制造 2025》《智能制造发展规划(2016-2020 年)》等战略规划,也不断释放出重塑工匠精神的信号,呼唤利用工匠精神助推我国智能制造快速而又高质量的发展,意在对“技术至上”的探索和追寻中,也要有对“工匠精神”为代表的人的主体性的回归。

  • 2021-06-25
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AI刑事责任主体否定论的法理与哲理证成——兼论-人-是什么

AI 刑事责任主体肯定论隐藏着将问题缥缈化 、对策简单化及法理忽视化的问题之 虞 。 当前的 AI 刑事责任主体否定论存在忽视肯定论的具体语境问题而稍显批判力不足之虞 ,应 对其进行法理与哲理证成 。 弱 AI 产品与强 AI 产品都不应是刑事责任主体 ,而是人类可控制的依 靠电能存续的 AI 机械产品 ,应被作为人类实现自由而全面发展的工具 。 人是万物的尺度 ,肯定论 不当坚持了一种机械式“人”论 。 刑事法适用的核心部分和刑事归责的基本原理不会因 AI 技术的 出现发生根本变化 。 对 AI 技术发展的风险 ,不仅需依靠算法的顶层设计 ,且需将法治管理嵌入 AI 发展的每个环节 ,以防止造成消极后果 。 法律人须承认自身知识的局限性 、保持适度克制 、不能误 将情感或联想等同于“现实” 。

  • 2021-06-27
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美国高校数字化城市设计发展初探

基于大数据与数字技术的发展,城市设 计出现新的变革,即数字化城市设计。在数字 化城市设计应用的实践中,美国规划设计院校 逐渐成了引导数字化城市设计发展的重要前 沿。选取在数字化城市设计发展中独居特色的 三所美国规划设计院校,分别从工程、科研、 教学等层面,介绍美国高校数字化城市设计发 展动态,为我国城市设计学科建设和行业发展 提供借鉴参考。

  • 2021-06-27
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未成年人数字化阅读倾向研究

数字化阅读是当今社会未成年人适应数字化环境所必须具备的一种能力,它是实 现终身学习的前提条件。然而未成年人数字化阅读还处在起步阶段,表现出各个方面 的阅读倾向。本研究主要从数字化阅读的现状、方式和态度等多方面对未成年人进行 分析,研究未成年人群体在数字化阅读方面有怎样的倾向,从而为未成年人提出建议。

  • 2021-06-27
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数控机床可视化监控过程数据压缩技术研究

智能制造背景下,随着企业对数控机床可视化监控系统的智能化需求不断 提高,海量的监控过程数据被实时采集。它们具有数据量大、数据增长快、数 据价值大等特点,如何压缩并存储这些海量的数据成为企业信息化进程中一个 亟待解决的难题。因此,本文对数控机床监控过程数据进行了深入的研究,在 此基础上提出了监控过程数据的压缩策略,并将它们应用于数控机床可视化监 控系统的开发中。本文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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5G异构蜂窝网络下的移动性与干扰管理研究

为支持爆炸性增长的用户数据速率的需求,异构蜂窝网络架构被提出用于下一 代(5G)蜂窝网络中。5G异构蜂窝网络的异构性首先体现在网络结构的多层次上:小 区小型化技术,其在宏蜂窝网络中部署各种类型的小蜂窝形成多层蜂窝网络,通过 复用授权频段以提高频谱效率及系统容量。其次,5G异构蜂窝网络的异构性还体现 在用户的连接方式上:终端直通通信技术,其允许用户在蜂窝基站的控制下通过共 享授权频段建立直连链路进行通信,从而减轻了基站负担并提高了频谱效率。

  • 2021-06-28
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略_凌莉

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

  • 2021-06-22
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基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统研究

:传统的铁路运输行车指挥模式对调度员的记忆力和经验依赖程度高,随着企业运输任务的不断增加,造成 生产任务难以完成等诸多问题,通过分析企业铁路运输作业流程及特点提出了基于人工智能的调度计划编制方法, 给出了基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统的结构方案。

  • 2021-06-21
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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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