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银行信贷顺周期性的微观行为特征与优化控制_基于青岛市大数据平台_时东

银行信贷管理具有明显的周期性,尤其是在经济下行期银行的"避险"行为比较突出。基于青岛市大数据平台,本文对经济下行期银行信贷管理行为进行研究,力图总结出银行的微观行为特征。本文认为银行的风险敏感度和预见度并不高,行为多表现出短期应激性,主要表现是前置性强势和风险处置弱势的双重特征,并且银行在对待周期性行业和非周期性行业方面呈现出较大差异。银行的行为特征有其内在组织和市场根源因素,通过对根源因素开展可控性分析,对其优化控制可以缓解银行信贷的顺周期性。

  • 2021-06-28
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大数据环境下的电网工程造价分析管控体系研究_刘宏志

构建了面向大数据的电网工程造价数据仓储架构,以变电工程和线路工程为例,从工程概况、技术经济参数、工程费用三个方面梳理了电网工程全量造价数据体系;以大数据仓储理念为理论出发点,提出了大数据仓储下的电网工程造价分析数据管理流程,并分别探讨了电网工程决策阶段、设计阶段、施工阶段、竣工阶段工程造价分析数据的管理流程;以网省公司开展电网工程造价分析工作为例,从分工协作、监督管理、综合评价三个方面系统提出大数据仓储下的电网工程造价分析常态化管理框架。

  • 2021-06-28
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大数据教育应用研究综述及其典型案_省略__以美国普渡大学课程信号项目为例_刘艳华

从广义和狭义两个角度对教育大数据的概念给予界定,对大数据教育应用的一般流程和关键技术加以解读,分析了美国普渡大学的课程信号项目,通过对该案例的深度精细解读,将帮助我们重新审视大数据相关概念和应用,明晰大数据教育应用的一般流程和应用范式,以及实际应用中的限制和挑战,启迪未来研究。

  • 2021-06-28
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薄壁回转体零件夹具系统设计及其三维装配仿真研究

航天领域某种特定工件目前仍然是通过人工装夹来对其进行加工,生产效率较低。随着我国智能制造进程的推进,为实现产业升级,本文基于柔性制造的背景并针对这种航天领域特定工件设计了一种新型夹具装夹系统。该特定工件是一种薄壁回转体铝合金零件,需对其外表面进行车削加工。装夹夹具不仅需要满足工件的外表面在夹持时不能被损伤且需进行车削加工的要求,还要实现柔性化智能制造生产线中基于机器人的上下料过程,并保证在此过程中待加工工件的位置精度、加工精度等。在计算机辅助技术还未普及之前,传统的夹具设计主要是通过草图设计、加工、调试的循环过程来进行最终方案的确定。这种方法不仅耗时时间长,而且成本高,对资源造成了极大的浪费,产品的性能也没有一个好的保证。因此,本次在夹具的设计开发阶段就引入计算机辅助技术,对夹具的夹持力、工件所受切削力等进行理论及软件计算,通过所得数据对夹具的设计方案进行验证优化。最后对夹具体进行建模、可视化装配以及仿真,为现代制造企业的相关夹具生产及智能制造产业的发展提供了思路。

  • 2021-06-29
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基于云架构的区域智慧急救平台设计

建基于云架构的区域智慧急救平台,为急救车提供车载智能终端和数字化医疗设备。利用4G物联 网技术实现车载设备和患者生命体征信息的实时采集与远程传输,构建院前急救远程专家会诊网络。实现急 救车和医院5大专科救治中心各救治环节信息的标准化和智能化。实现信息互联互通,提高院前急救的精准 度和救治率,为救治急危重症患者提供技术支撑。

  • 2021-06-29
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基于PC-SERCOS的开放式数控系统关键技术

在《中国制造2025》中,智能制造被定为中国制造的主攻方向。制造的智能化离不开相关智能算法的开发以及数控系统的支持。传统的数控系统因其结构相对封闭不利于用户根据自己的需要或者加工的需要对系统进行更改或者升级,大大制约了智能制造领域的发展。所以,数控系统的开放性对于智能制造的进步起着至关重要的作用。同时,开发我国自主产权的开放式数控系统也是缩短我国制造业水平与世界先进水平距离的有效途径。在此背景下,本文针对于实现开放式数控系统的关键技术进行了深入的研究

  • 2021-06-29
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面向切削过程在线监测的多传感器集成式智能刀柄研究

智能制造是“中国制造 2025”的主攻方向,而发展面向智能制造的智能产品和智能装备是其中一项重要的战略举措。对制造企业而言,各类智能传感装置能够为切削过程智能监测提供多参数信息,是实现生产自动化,提高加工效率和产品质量,以及降低生产成本的重要基础。因此,开展满足应用需求的智能传感产品设计与监测技术研究,对推动智能制造技术发展具有重要意义和应用前景。针对切削过程多参数信息检测需求和目前传感装置的不足,本文开展了多传感器集成式智能刀柄研究,研制了一种可实现切削过程多维切削力和切削振动同时测量的无线智能刀柄,并基于其开展了切削过程刀具磨损状态在线监测技术研究。

  • 2021-06-29
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面向定制化生产的生产排产与生产控制功能研究

工业4.0的到来为各个国家提供了发展和转型的机遇,智能制造成为各国竞争的新战场。我国围绕制造业提出了“中国制造2025”的战略来应对新的挑战。随着智能制造的普及和全球性消费导向型的经济模式下,按需定制的定制化生产越来越火,制造企业意识到信息化建设的重要性。制造执行系统作为生产过程的一个基础管控平台,在工业转型升级巾扮演了重要的角色。但是面对小批量、多样式、多规格和多品种的定制化生产,追求的是大规模、灵活订制、高质量和按时交付的目标,制造执行系统在生产运营管理中的问题尤为突出。

  • 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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