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面向智能制造的我国制造企业培训体系评价研究

工业 4.0 时代,智能制造席卷全球,我国制造业竞争优势逐步减少,同质化压力较大,企业将面向智能制造进行企业转型,从生产型向生产服务型转变。不仅是组织架构与生产流程的转变,企业的培训体系也要向智能制造转变。本文以企业培训体系为研究基础,认为培训体系在智能制造下需要变革,通过面向智能制造的企业培训体系评价指标,构建 AHP-模糊综合评价模型,研究企业培训体系是否能适应智能制造发展,培养综合素质人才。

  • 2021-06-25
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山东省智能制造综合能力评估研究

随着物联网、人工智能、大数据等高新信息技术的创新发展,智能制造已然成 为世界范围内实体经济再发展的内在需求,同时也是我国实现制造业转型升级的必 由之路。山东省始终坚持中国特色社会主义经济发展道路,积极响应国家《中国制 造 2025》发展规划,振兴实体经济。在宏观层面上建立智能制造综合能力评价体系, 从而对山东省智能制造综合能力水平做出客观准确的评价。

  • 2021-06-25
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泉州发展智能制造的政策效果分析

泉州是海西经济区的重要工业城市,是“中国制造 2025”试点示范城市之一,民营企业发达,制造业规模庞大,产业门类多,但在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益方面与先进国家和地区差距较大。发展智能制造,是提质增效、解决招工难、实现制造业转型升级的必然选择,是国家、省、市各级政府极力引导的方向。泉州市已出台并实施了发展智能制造相关政策。

  • 2021-06-25
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PMDA_一种物理模型驱动的物联网软件体系结构

实现众多物理应用之间的互联是建立物联网的基本方法.然而,如何设计一种有效的架构指导 物理应用的水平化互联是目前物联网研究领域尚未解决的问题之一.针对该架构设计问题,提出了一种 支持物理应用水平化互联的物理模型驱动的物联网软件体系结构(PMDA).PMDA由3个模型组成, 分别是物理模型、感执模型和应用模型.模型之间以及模型内的组件之间通过连接器进行连接与交互, 模型或组件在交互时需要满足一定的约束条件.通过体系结构描述语言Wright对PMDA中的3个模 型的组成以及模型之间的交互进行了形式化描述.通过一种形式化验证工具PAT验证了用Wright描 述的PMDA可以保证水平化互联起来的物理应用的有效性,即不存在死锁、发散和中止这3个影响物 理应用有效互联的性质.基于PAT的验证结果,通过数学归纳法证明了根据PMDA开发的物联网应用 系统在交互时不存在死锁、发散和中止的情形.

  • 2021-06-25
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马克思主义科技观视域下人工智能的社会功能研究

伴随着2017年人工智能第一次被写进政府工作报告,人工智能战的略地位和发展 前景在当前得到了进一步的显现。尽管人工智能技术发展时间较短,但其社会影响力却 在不断提高,甚至被人认为是推动社会发展的新动力。在这种新的形势下研究人工智能 的社会功能,意义十分重大。

  • 2021-06-29
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基于移动物联消息驱动的实训执行系统工作流关键技术

随着我国对应用型人才培养的推进,各高校加大了对工程训练中心的建设力度。 但是,当前工程训练中心的实训管理系统已经不能适应新的实训需求。实训生产非 常关注生产数据的实时响应和传输、实训业务的处理能力。而传统的实训车间生产 管理信息化一直是最薄弱的环节,系统缺乏与实训车间进行有效信息交流的技术手 段。随着信息技术的飞速发展,工程训练管理的信息化、网络化和移动化是一个必 然的发展趋势

  • 2021-06-29
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人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿_儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群,对遗传性疾病早期快 速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后。全基因组测序(whole exome sequencing, WGS)因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息,已成为遗传 性疾病有力的诊断工具之一。但测序数据获取后需要极高专业性的判读和解释,数周才能返回为临床所用,无 法满足病情快速进展的儿童遗传性疾病的诊治需求。该文拟针对快速 WGS 在新生儿 / 儿童重症监护室的临床应 用进行介绍,并对 1 个快速、高吞吐量、自动提供遗传疾病诊断的平台,即人工智能快速全基因组自动分析诊 断系统的相关技术进行简述。该诊断系统将人工智能引入 WGS 后数据的处理,从时间上和功能上解决了常规基 因组测序解读周期长及解读专业性依赖的现状,可在 24 h 内为疑似遗传病重症患儿提供快速的诊断方案,值得 临床应用推广。

  • 2021-06-29
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S公司传统工业向工业4.0商业模式转型研究

随着世界经济全球化、区域经济一体化的发展以及全球经济危机给世界带来的教训,各国都把制造业发展放在更为重要的地位,企业商业模式战略转型越来越被制造企业提上议事日程,然而我国境内制造企业的商业模式战略转型还处于初级阶段,经验积累还略显不足,智能制造和智能工厂还远远未达到符合外界的期待。因此,如何转型转变企业商业模式,使之更契合发展产业升级的新要求,更符合我国与世界其他国家在以智能制造为主导的第四次工业革命背景下的合作共赢需求,也是工业4.0时代政府供给侧改革中的重要一环。本文通过问卷调查法、模糊德尔菲法、模糊层级分析法来探究传统工业向工业4.0商业模式战略转型的关键成功因素,完整地提出了S公司在华商业模式工业4.0转型的关键成功因素的框架。在S公司在华商业模式转型关键成功因素的分析和论述过程中,找出适用于S公司在华商业模式转型的规律,进一步挖掘出普适的关键成功因素,帮助工业企业在进行商业模式工业4.0战略转型时更好地满足客户需求和自身发展的目标。

  • 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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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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