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基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地 域分布和技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术 发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国的不同专利类型利用ucinet软件进行关键技术分析,比 较3个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国 内人工智能领域专利申请人的技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。

  • 2021-06-29
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基于数字孪生的车间调度研究与实现

在离散企业的生产制造过程中,车间生产是其基本单位,而车间调度是影 响生产制造效率的决定性因素。随着智能制造新模式的出现,以及各种信息技 术的融合应用,传统的车间调度模式不足以满足实时性、鲁棒性和准确性等需 求,无法对车间生产制造过程中异常事件进行实时动态调整。同时由于数字孪 生技术的兴起,其虚实交互、实时映射、共生演化的特点,引起了广泛的关注。 因此将数字孪生应用于车间调度,是提高制造业生产力的一个重要途径。

  • 2021-06-29
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基于CRITIC法的灰色关联理论在无人驾驶车辆测试评价中的应用_魏子茹

无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶

  • 2021-07-08
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京津冀智慧城市群建设_探求城市群高质量发展路径_许爱萍

智慧城市建设是城市高质量发展的必由路径,因此,智慧城市群建设也是城市群高质量发展的必然选择。目前,国内外对智慧城市的研究较多,对智慧城市群的研究还很少见。但是,在城市群快速发展的背景下,智慧城市研究必然引向智慧城市群研究。京津冀地区作为我国代表性城市群,应通过建设智慧城市群走出一条城市群高质量发展的道路。目前,京津冀智慧城市群建设面临着人本化程度不高、技术创新能力弱、空间紧凑度低、服务体系开放度不高等问题。要以人本位发展、协同发展、政企合作发展为战略目标,通过科学规划,加快基础设施建设,开放、统筹数据资源,推进产业智慧化、集群化发展,提高核心技术国产化率等路径,加速京津冀智慧城市群建设。

  • 2021-07-01
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知识本体自动建模及其模糊检索技术

随着智能制造、数字化、物联网的快速发展,知识的自动推送在上述技术的工程应用中越来越重要。目前,我国相关的主要成果还集中在多种形式的知识主动索引和与任务挂接的知识推送方面,在基于人、行为、应用对象等构成的情境中进行智能化的知识推送方面,还没有形成系统的方法和应用系统。其主要原因是情境复杂,情境与知识的映射关系难以抽取,制造知识复杂,模糊检索准确率低等。针对上述问题,本文开展如下研究工作。

  • 2021-07-01
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LT公司应收账款管理研究

现阶段,中国经济进入了新常态,告别传统的粗放式增长模式,向高效率、低成本、可持续的中高速增长阶段全面转型。同时,我国在2015年提出了“中国制造2025”的概念,智能制造、互联网平台、共享经济等新的经济发展模式亮点频出,大放异彩,这将会加剧了中国制造业的市场竞争,使单纯依靠劳动力发展的传统制造业逐渐走向萧条。因此制造企业为了扩大市场份额,在竞争中立于不败之地,除了提供性价比较高的产品和细致周到的服务之外,运用分期收款或者延期收款的手段将产品赊销给客户也成为一种相当具有吸引力的销售方式。但是这种模式虽然在短时间内能够使企业的销售额有规模性的增长,但是由于中国现阶段市场信用经济的体制不完备,企业应收账款管理手段落后等,赊销其实是影响企业的资金链和经营成果的定时炸弹。

  • 2021-07-01
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我国智慧城市建设满意度影响因素分析_基于结构方程模型的实证研究_李洪伟

通过对全国16个较早开展智慧城市建设的城市市民进行问卷调查,利用因子分析确定了智慧城市市民抱怨、智慧城市感知质量、智慧城市感知价值、智慧城市发展水平和智慧城市预期5个公因子,构建了影响智慧城市建设满意度的结构方程模型(SEM),并验证了上述各因子对智慧城市建设满意度的影响及其各因子之间的作用路径。研究结果表明:(1)智慧城市感知质量、智慧城市感知价值以及智慧城市发展水平都与智慧城市建设市民满意度呈显著正相关关系;(2)智慧城市市民抱怨、智慧城市预期与智慧城市建设市民满意度呈显著负相关关系。在此基础上,对进一步提高市民对智慧城市建设满意度提出了可行性建议。

  • 2021-07-01
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利用少量传感器信息与人工智能的桥梁结构安全监测新方法

:分析了当前结构安全监测在工程应用中存在的诸多问题和挑战,提出应发展利用少量传感器 信息及基于大数据与人工智能的安全监测新方法,来克服现有系统传感器繁多、造价昂贵、海量数 据难以处理的问题。介绍了单测点信息的多维相空间方法和单传感器信息的重构相空间方法;在 基于双传感器信息的移动互相关函数法基础上,提出了基于双传感器信息的移动传递熵方法;阐述 了基于少量传感器信息的移动主成分分析法的物理意义及其工程应用的适用性和可行性。利用单 传感器方法和移动主成分分析法,以及小波包能量法、二次协方差矩阵法对虎门大桥进行长达5年 的安全监测。阐述了基于深度学习的结构安全监测人工智能方法及其发展概况,分析了基于结构 动力学信息的深度学习方法及其巨大的应用潜力。在此基础上进一步思考了基于少量传感器和人 工智能相结合的方法在结构安全监测应用中的发展思路。结果表明:单传感器信息的重构相空间 方法更适用于实际工程;基于双传感器信息的移动互相关函数法和移动传递熵方法均能精确定位 损伤;移动主成分分析法最适用于实际工程的实时监测。

  • 2021-06-29
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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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