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木材干燥模型优化及智能控制方法研究

木材干燥模型优化及智能控制方法研究成果。

  • 2022-05-13
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大学生智能手机成瘾的冲动性和其他相关因素及成瘾干预对策研究

基于WiFi智能家居的网关设计与应用情况介绍

  • 2022-04-20
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小微企业与民间资金对接渠道拓展_——基于_互联网+区块链_视角

近年来,互联网融资作为互联网时代重要的产物,其在有效对接小微企业与民间资金方面发挥了积极的作用。但随着互联网融资普及的同时,其监管措施的缺位,导致资金的安全、流通以及融资过程中的信任问题逐渐显现,互联网融资陷入困境。而区块链技术作为一种新型的互联网技术,凭借其去中心化、去信任化的优势为民间资金注入小微企业提供了全新的思路。文章将区块链技术与互联网相融合,从吸收民间资金的角度出发,通过各类金融机构,小微企业信息数据库以及互联网信息平台,将民间资金与小微企业进行有效对接,构建了“互联网 + 区块链”融资模式。该模式可有效解决融资过程中的信息不对称以及信用问题,降低融资成本和违约风险,拓展了小微企业与民间资金的对接渠道。

  • 2021-04-21
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面向AI算法的外观专利图像数据集

作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用。外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类,而 AI 算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度。因此,对外观专利审查员来说,外观专利的分类检索具有相当大的挑战。为此,本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准,在此分类标准基础上构建了 Patent-MNIST 外观专利标准测试集。利用典型的 AI 算法来测试验证,结果表明,VGG19 等经典算法在 Patent-MNIST 数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升。同时,在本文的分类标准数据集的基础上,还需要进一步地针对外观专利来改进算法。

  • 2021-04-26
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基于MATLAB/GUI的制动系统设计软件开发

根据整车制动系统开发需要,本文利用MATLAB平台开发了汽车制动系统设计软件。该软件基于MATLAB/GUI界面设计进行设计,可以进行制动系统的设计和性能仿真。该软件用户界面和模块化设计方法可有效缩短开发时间,提高设计效率。

  • 2021-04-23
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面向5G移动通信的多频基站天线设计与阵列优化_祝聪聪

面向5G移动通信的多频基站天线设计与阵列优化

  • 2022-03-03
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基于博弈论与控制论的多智能...CPSs层级化安全防护研究

基于博弈论与控制论的多智能...CPSs层级化安全防护研究

  • 2022-05-05
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面向智能制造的多机器人系统任务分配研究

面向智能制造的多机器人系统任务分配研究。

  • 2022-04-23
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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中服云工业物联网平台,为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警,工艺参数自动比对。

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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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