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脑认知与空间认知--论空间大数据与人工智能的集成

21世纪是数据爆炸增长的时代,面对大数据时代的到来,急需增强地球空问信息学数据处理的时效 性与智能化水平。将人工智能应用于地球空间信息学,提升地球空间信息处理的感知认知能力,实现地球空 间信息学对所获取的数据快速处理、提取有用信息和驱动相应应用的过程。因此,从地球空间的宏观、中观、 微观3个尺度上研究空间大数据与人工智能的集成,分别提出对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个高 度智能化系统的概念。详细介绍了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个智能化系统的概念及需要解决 的关键技术,并举例说明了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑初级阶段感知、认知及驱动应用的过程。不 久的将来,对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑可以回答何时(when)、何地(where)、何目标(what object)发 生了何种变化(what change),并在正确的时间(right time)和正确的地点(right place)把正确的数据、信息、知 识(right data/information/knowledge)推送给需要的人(right person),实现4W信息实时推送给4R用户的地 球空间信息服务的最高标准。

  • 2021-06-29
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基于Witness的电力设备生产线平衡优化研究

第四次工业革命的核心是智能制造,带来了智能生产的大局面,在“工业4.0”的快速推动下,全球制造业面临着巨大挑战。竞争日益激烈的局势F,如何摆脱老式生产模式,焕发新的活力;如何利用技术发展,扩宽刁、=同的产品路线;如何借着智能化生产的东风,形成新的核心竞争力,这些难题摆在了中国制造业面前。为了应对这些变革,许多公司正在审时度势,寻找自身弊端,力求从企业内部发现问题,从根本上解决困境,A公司是其中的典型代表。该公司在制造业中颇有盛名,发展势头良好,但在智能制造的冲击下,业绩持续下滑,经营状况一落千丈。为了扭转这一局面,决定先对该公司主打产品B型断路器生产现场进行调研,结果发现车间生产一线存在着严重的生产线不平衡现象,这在很大程度上制约了其生产效率,会导致人员分配不合理、物料浪费严重、等待作业时间过长等一系列问题,使产量下降、员工积极性不高、经济效益减少。

  • 2021-06-29
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基于KPCA-PSO-SVR的单件小批加工过程质量预测研究

随着智能制造技术的迅猛发展,生产方式呈现出智能化、分布式和网络化的特点。大批量生产方式逐步向小规模个性化方式转变。生产方式的转变对产品质量保证方式提出了新的要求。由于单件小批生产存在品种繁多、样本数据少等特点,传统的统计过程控制已无法满足单件小批生产方式的质量控制要求。因此,如何保证单件小批生产过程的质量一直是质量管理研究中的热点和难点。

  • 2021-06-29
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面向个性化定制生产的智能糖果包装实验系统设计与实现

随着经济发展以及互联网技术进步,人们的消费观念日益多元化,传统生产模式已难以满足客户的个性化需求。在此背景下,研究和设计新型个性化定制生产系统,实现多样化与个性化商品的定制生产,具有广阔的商业前景和实际工程价值。本文根据当前个性化定制的生产特点与发展趋势,设计与实现面向个性化生产的智能糖果包装实验系统。

  • 2021-06-29
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柔性车间调度多目标优化设计及其应用研究

制造业是我国国民经济的支柱产业,基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智 能制造正在引领制造方式变革。而车间调度是制造企业车间生产管理至关重要的一环, 当制造企业面临复杂多变的受生产资源约束的复杂动态环境时,如果能够合理地进行生 产调度的科学决策、快速地动态响应市场的需求,不仅能够提高设备的利用率、降低产 品的制造周期,也能提高产品质量和降低生产成本。因此,如何利用计算机技术实现生 产调度计划优化,快速调整资源配置,统筹安排生产进度,提高设备利用率已成为摆在 许多加工企业面前的重大课题。

  • 2021-06-29
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智慧城市体系架构

章首先阐述了智慧城市建设国内外现状,归纳了当前中国智慧城市建设已经进入 “试点一规划一实施”时期的几个特点。在此基础上讨论了智慧城市标准体系,特别 是体系架构的重要性及其层次内容,并较深入地分析了住建部智慧城市体系架构中 几个主要模块的功能

  • 2021-06-27
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造船企业智能制造技术应用规划研究

在物联网技术、大数据技术、云计算技术等新一代信息技术和网络技术引领全球 制造业发生巨大变革之际,国内外都为了迎接这个巨大的机遇和挑战,开展了关于智 能制造的各项战略措施。而世界船市仍然处于低潮,我国船舶工业急需通过升级改造 来提升自身竞争力,由大转强。这些正迅速发展的融合了各种新兴信息技术、网络技 术、制造技术、管理技术、系统工程等的智能制造关键技术和支撑技术,能够有效推 动我国造船企业突破当前的发展瓶颈,朝数字化、智能化和网络化迈进一大步,从而 赶超日韩先进造船国家,实现造船强国的目标。

  • 2021-06-28
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2019年人才前景趋势大数据报告

2019年人才前景趋势大数据报告_需求旺盛,高端人才市场需求稳定

  • 2021-07-30
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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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