人工智能产业的发展在文学艺术领域催生出大量的人工智能生成物。 从配合国家战略实施、 著作权法 宗旨来考量, 不难得出人工智能生成物可版权性的结论。 究竟以狭义著作权还是以邻接权来保护人工智能生成 物, 涉及到客观主义的独创性判断标准及法第二性视角下智力成果的适用。 以狭义著作权而不是以创设著作权 法新客体的方式来保护人工智能生成物, 也可从立法成本效益分析中得出答案。
智能制造是制造技术与信息技术的结合，并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展。智 能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术。智能制造就是以信息流全局监控为基 本线索，通过制造与服役过程的精确调控加以体现，而状态监测传感技术是其中的重要环节。论述了刀 具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术，详细介绍 了其特点以及国内外的研究热点，并总结与展望了其未来的发展趋势。
回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工 具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主 体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基 础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事 责任主体地位。
我国制造业大而不强，其中重要零部件的寿命低、可靠性差，这为我国制造业的致命伤。本文作者及研究团队通 过对企业的大量调研，发现我国大量生产没有竞争力的低附加值产品，付出沉重的资源与环境代价，难以持续发 展，高端装备与关键零部件仍然依赖进口，威胁国家的经济安全和国防安全。因此，大力推动高性能化智能制造 对我国制造业的健康转型和科学发展具有重大意义。本文分析了我国开展高性能化智能制造的可行性，提出了高 性能化智能制造总体框架和主要内容，最后提出了发展高性能化智能制造的几点建议。
随着工业 4.0 时代的到来，智能制造在各行各业的作用越来越重要。机器人作为智能制造的重要工具之一，越来越受到各领域的青睐。船舶工业作为国家重要支柱，采用自动化、智能化造船技术将会大获收益。机械臂作为机器人的一种，具有优良的工作特性，尤其在造船业复杂、危险的工作环境下具有明显的作业优势。船体分段余量划线和切割是船舶分段建造的重要工序，人工进行操作时存在劳动强度高、操作难度大、精度难控制等诸多问题，因此控制机械臂自动进行船体分段余量划线和切割任务意义十分重大。机器视觉作为机器人获取丰富信息并进行反馈和决策判断的重要方式近年来发展迅猛，并取得了重大突破，已经进入了高速发展的时期。所以研究基于视觉的机械臂控制技术既是实践需要也是行业趋势。本文将以船舶分段划线机械臂为研究对象、以机器视觉为反馈机制展开基于视觉的船舶分段划线机械臂控制技术的研究和设计工作。
为满足《中国制造 ２０２５》制造强国战略和智能制造对专业技术人才的需求 ，充分发挥实训室在高职教 学 、科研和人才培养中的核心作用 ，对学校原有的 YL-３３５B 自动化生产线实训台进行了升级和改造 。 采用性 能更好的第三代 PLC 控制器 ，丰富设备的控制功能 ；增加 FX３U-ENET-ADP 以太网通信模块 ，拓展设备的网 络通信能力 ；新增工业机器人 、机器视觉检测单元 ，设计出多模块综合性实训项目 ；新建 ３D 打印创新实训室 ， 可以把数字化模型打印为实际产品 。 实训室及时更新和优化了实训资源 ，促进课程和教学改革 。
随着计算机的广泛应用以及互联网（Internet）技术的高速发展，智能制造逐步应用于各种传统产业。汽车工业作为国民经济的重要产业，智能化、自动化技术已经深入到该产业生产制造的各个领域。而铝合金轮毂作为汽车关键零部件，在其生产加工过程中，轮毂图像自动识别技术和数控机床的网络化分布控制技术具有极为重要的作用，是轮毂生产企业实现智能制造关键环节之一，也是企业实现自主创新、降低成本、提高竞争力的有效措施。为此，本文针对基于图像识别与 DNC（Distributed Numerical Control）的轮毂自动加工系统进行了设计和实现
我国零售业与制造业的互动关系在不断地发生着变化。近年来，随着高新技术、互联网、大数据、人工智能的不断发展，我国零售业与制造业的互动频率越来越高，互动范围越来越广。由于大数据的应用，零售业可以将其从消费者那里收集来的消费需求信息与制造业共享，让制造业可以根据“需求画像”进行精准生产或者个性化定制。这样可以缩短制造业的产品研发周期，让制造业可以快速的向零售市场提供消费者所需产品，使得零售业可以精准营销。但是，随着互联网信息技术的发展，我国零售业线上线下激烈竞争，导致线下零售遭受很大的打击，此外我国零售业的市场集中度还比较低，零售企业的规模还比较小，零售企业的经营还比较分散，这些问题的存在，制约了我国零售业与制造业的互动关系的发展。我国制造业向智能制造发展所需要的关键技术、核心设备还没有完全自主掌握，并且缺少相关的人才，使得我国智能制造发展水平还比较低，制造业不能对零售业所提供的个性化需求信息快速做出响应。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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