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基于SA、GA改进BP神经网络模型的智能制造项目投资风险分析

随着信息技术与现代制造业的深度融合,智能制造带来的产业变革时代正在到来。我国也提出了“中国制造2025”等国家计划,大力发展智能制造产业。智能制造工厂能够实现少人化、精准化的生产,提高生产效率,减少废品率;同时可以进行定制化生产,提高客户忠诚度,故而受到企业界的广泛青睐。智能制造项目投资越来越多,而对其风险的研究却尚未得到广泛关注。与传统制造项目相比,智能制造项目的投资风险呈现出系统化、网络化,且具有极大地多节点和相互关联性等新特点,有必要进行深入研究。

  • 2021-06-25
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确权、交易、资产化_对大数据转为生产要素基础理论问题的再思考

:大数据是数字经济的基础性、战略性资源,是后疫情时代经济发展的重要生产要 素,但社会各界对大数据的理论认知仍落后于其应用实践,而且大数据确权、交易定价、资产化问 题也存在诸多争议,这对大数据产业和数字经济的持续健康发展形成潜在隐患,也成为制约大数 据向生产要素正常转化并参与社会大生产的关键。文章在对大数据概念、属性重新认识的基础 上,综合财经、法律等理论观点和实操技巧,阐述了大数据如何从商品流通要素演变为社会生产 要素的市场逻辑以及使用价值如何注入大数据的资产化过程,并从实践视角提出大数据确权的 法理基础和大数据交易所生态下交易定价模型。同时提出以数据税来弥补大数据采集环节个人 和企业放弃的小微权利,将私权转化为社会公共产品,为大数据产业和要素市场发展提供新的借 鉴

  • 2021-06-23
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大数据联盟数据聚合服务模式研究

随着信息通讯技术与经济社会的交汇融合,引发了数据呈现爆炸式增长态势,数据已经成为国家的重要性战略资源,被誉为 21 世纪发展的“钻石矿”。在国家政策的积极推动下,大数据交易的概念逐渐落地,多种形式的大数据交易平台不断涌现,为满足经济社会对大数据的服务需求奠定了很好的基础。但是目前大数据交易市场还处于发展初期,发育还不够完全。因此,大数据联盟由拥有不同类型数据和处理技术的相关企业组成,将各自核心资源进行整合,通过数据共享的方式,为社会提供数据服务,是大数据交易市场的又一种服务模式,对完善大数据交易市场起到重要作用。

  • 2021-06-23
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丢包环境下线性多智能体系统一致性及应用

丢包环境下线性多智能体系统一致性及应用。

  • 2022-05-13
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基于应变式传感器的扭矩检测系统设计

近年来,随着科学技术的进步和测试技术的发展,对扭矩传感器提出了更高的要求。工程和实际中,许多情况下必须控制和知道扭矩的大小。本文是在对比多种传感器的基础上针对其他扭矩传感器的缺点,研制开发了- -种结构简单,工作稳定的新型高精度应在式扭矩测量仪。

  • 2021-04-24
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农业大数据在农业经济管理中的应用分析

农产品全产业链管理需要大数据支撑。本文提出了一个全产业链大数据平台框架设计,包括数据指标体系、 数据分析模型、模型对数据的安全和按需调用,实现了对农业单品全产业链数据的自动采集、动态更新、 多源数据存储、数据治理,为产业链上相关主体提供及时的产业数据可视化分析、产业监测预警、产业智 能分析报告,有效指导生产、加工、流通,促进生产和市场平稳运行,为促进产业平稳发展提供信息服务 和数据支撑,也为同类农业全产业链大数据平台建设提供了经验借鉴

  • 2021-06-21
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工业仪表自动化控制技术发展的新趋势初探

业仪表自动化控制技术发展的新趋势初探业仪表自动化控制技术发展的新趋势初探

  • 2021-09-22
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“新基建”提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇

“新基建”提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇

  • 2021-09-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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