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智能手机_普适感知与应用

智能手机已经走进了几户所有人的生活,它的普世感知与应用

  • 2021-06-17
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基于政策量化的人工智能政策对制造业就业的影响研究

在对人工智能政策量化的基础上。研究人工智能政策对制造业就业的影响,并分类探讨我国内地各省市的人 工智能政策效应。研究发现,人工智能政策对制造业就业的影响正逐渐显露,较早颁布区域性人工智能政策的省市, 人工智能政策对制造业就业的影响也较大,市场拉动型人工智能政策较其它类型政策的效应明显,科技经费投入和 制造业就业显著负相关。

  • 2021-06-29
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X公司备件管理优化研究

随着智能制造和工业自动化的不断发展,生产制造业类型的企业更多实施自动化设 备进行产品生产活动,数字化、信息化、智能设备的利用,各个公司生产对设备依赖程 度日益增加,这就对公司的与生产相关的备件管理标准提出了更高的要求。备件库存总 价值也是企业运营成本的重要组成部分,怎么才能更好的满足生产现场对备件的需求的 条件下,尽可能减少备件库的物品积压,成为了一个公司内部的亟待解决的问题。

  • 2021-07-01
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基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究_楼凤丹

电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。

  • 2021-06-26
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人工智能时代思想政治教育机遇探赜

人工智能作为新一轮科技革命的主要推动力,在升级与转型中不可避免地会对未来带来一定程度上的 威胁,但更重要的是当下新的发展机遇。 思想政治工作一直是党和国家各项工作的“生命线”,在人工智能时代 将迎来前所未有的发展机遇。 人工智能作为信息技术的集大成者可以赋能高校思想政治教育,一是在时间、空 间、情境三方面有所拓展,即增加自由支配时间、拓展空间、营造境域化场景以消弭思想政治教育主客体间的二 元对立而凸显其本体性;二是创造精心、精准、精湛为特色的个性化教育;三是借助“比特化”、“人机一体化”、 “认知外包”实现高校思想政治教育资源的共建、共治、共享;四是运用大数据思维、深度学习理念以及机器学习 “黑箱”原理探索思想政治教育理论新规律、新理念、新模式。

  • 2021-06-30
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基于STM32智能家居控制系统的设计_林玩杰

设计一款Android智能手机控制的智能家居系统,采用STM32F103作为系统主处理器,使用DHT11温湿度传感器采集室内温湿度信息;通过I/O口控制灯的开和关;使用OV7670摄像头采集视频数据,采用JPEG对视频数据压缩编码并传给客户端APP进行播放。测试结果表明:用户通过手机客户端APP连接WiFi便可以远程监控家居情况,实现对家用灯光控制、环境检测以及视频监控等功能。此外,该系统运行良好,操作界面友好,满足智能家居的各项功能需求,具有一定的实用价值。

  • 2021-06-23
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基于大数据分析的台区线损综合治理排查模型研究及应用_陈未

现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性;分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。

  • 2021-06-21
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发达国家全球人才大数据开发经验借鉴

发达国家高度重视全球人才大数据开发,强化国家驱动,完善治理规范,加强国际合作,突出融合 创新,从战略、制度、流通和效能等四个方面提供有力支撑,确保掌握人才国际竞争优势。我国全球人才大 数据开发在政策制度、运行机制和实践应用等方面还存在短板,需要在战略实施、数据治理、跨境协作、统 筹开发、培育市场、服务发展等方面借鉴经验、加快推进。

  • 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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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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