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智能制造试点企业创新效率及其影响因素研究——基于创新价值链视角

制造业是一个国家经济长期发展的重要动力,是主导经济增长和转型的支柱产业。 改革开放以来,我国凭借丰富又廉价的劳动力资源优势,逐渐成为了拥有“世界工厂”之 称的制造业第一大国。但由于人口红利,成本优势,规模优势,制度优势的逐渐丧失和 发达国家的核心技术垄断加强,我国制造业陷入了“低端锁定”“大而不强”的尴尬局面。 随着互联网、大数据、人工智能等技术的成熟,传统制造业呈现出明显的智能化升级趋 势,制造业生产方式逐渐由粗放式转向精细化。因此在当前以优结构、新动力为主要特 征的新常态下,实现工业化与信息化融合,推动制造业智能化升级发展成为未来我国产 业转型升级的突破口,被理论界和企业界广泛认为是未来制造业的发展方向。

  • 2021-06-28
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5G+NSA场景4G5G协同优化方案探究

5G在组网结构、频率、功率、业务多样性等方面都存在较大的差异,为优化网络质量,佛山联通针对5G NSA场景下4G和5G的优化差异性进行分析,分别从信令方向、X2接口、锚点规划优化等方面着手,实现NSA组 网方式下的45G协同优化,最大化网络性能。

  • 2021-06-28
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5G边缘计算和网络切片技术

由于能够以低成本提供5G无线网络中多样化的业务场景,网络切片和边缘计算一直以来深受学术界 和工业界的提倡。网络切片通过将网络实体划分成多个逻辑独立网络,为不同业务场景提供所需服务,而边 缘计算利用网络中用户和边缘网络设备的计算和存储功能,承载部分核心节点中的控制、管理、业务功能, 能够提升传统移动宽带业务能力和应对新兴的机器类业务。将网络切片和边缘计算融合,提出了基于边缘计 算的接入网络切片,能够满足5G中广泛的用例和商业模型,使得运营商能够根据第三方需求和网络状况以低 成本为用户灵活提供个性化的网络服务。

  • 2021-06-28
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基于ZigBee组网的智能家居安防系统设计

基于ZigBee组网的智能家居安防系统设计

  • 2021-06-28
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智慧城市建设中的地方政府行为研究——以武汉市为例

智慧城市建设中的地方政府行为研究——以武汉市为例

  • 2021-06-29
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基于人工智能的输电线路故障快速诊断方法研究

:针对电力系统发生故障后未经处理的多源告警信息可能导致故障处理时间增加的问题,提出一种基于人工 智能的输电线路故障诊断方法。对输电线路故障诊断 Petri 网模型进行改进,在建立的模糊 Petri 网模型中预设变 迁阈值,采用逆向搜索策略,对模糊 Petri 网进行约简,减小推理规模,提高故障诊断效率。所提方法可以对故障 信息进行快速分析、分类处理,大大减少调度员处理信息的工作量,提高输电线路自动化水平,确保电力系统安 全稳定运行。通过算例验证了所提方法的有效性。

  • 2021-06-29
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基于智能手机的PDR定位航向估计算法研究_周刚

智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化

  • 2021-07-16
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基于比色法和智能手机的铜离子浓度检测_章安良

智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化智能化,手机系统化

  • 2021-07-16
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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