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人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动

人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动.

  • 2021-06-17
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计算流体力学的时空观_模型的时空关联性及算法的时空耦合性

流体力学中波的有限传播、粒子的碰撞、各种力之间相互作用,无不体现时空关联效应.本文从计算方法 的视角探讨计算流体力学的时空观,即流体力学模型的时空关联性和计算方法的时空耦合性.从流体力学微团法 建模出发,明确模型时空关联性的涵义,建立有限体积格式的基本原理,阐述算法时空耦合的必要性,实现流体力 学基本控制方程物理建模与有限体积格式数学原理的统一.在实践中,给出时空耦合高精度数值方法设计思路, 利用算例比较它与时空解耦方法的差别.期望通过时空观的建立,对未来计算流体力学的算法研究提供帮助.

  • 2021-06-15
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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互联网发展对中国区域创新能力的影响及地区差异研究

在阐述互联网发展影响区域创新能力理论的基础上,从互联网的建设、普及、应用与融合层面 重构互联网发展的综合指标体系,同时,基于 2006—2017 年中国 30 个省份的面板数据,从线性、非线性 和约束机制三个维度实证考察了互联网发展对区域创新能力的影响及其地区差异。 研究发现:(1)在控 制对外开放度、城市化、金融发展等条件下,互联网发展能够显著提升中国的区域创新能力,尤其是对于 西部和中部地区而言;(2)互联网发展对区域创新能力的影响具有显著的非线性门槛特征,随着互联网 发展水平的提升,其对区域创新能力的影响呈现先升后降的倒“U”形趋势,且这种门槛特征存在着明显 的地区差异;(3)互联网发展对区域创新能力的影响受要素禀赋和知识产权保护等创新内外部环境的约 束,且存在复杂的地区差异。 以期有利于明确互联网发展的战略方向与差异化路径。

  • 2021-04-21
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数字乡村信息化解决方案

精准监测帮扶对象状态信息,全面采集家庭基本情况、帮扶情况、低保救助、项目补助等基础信息,以及住房、饮水、地理位置等多维信息,通过对低收入农户、就业困难户的大数据分析,开展精准帮扶。

  • 2025-02-18
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多类型故障影响下柔直线路故障机理分析及单端保护方法

多端柔性直流输电线路保护存在多种故障类型,易受过渡电阻、噪声等因素的影响。为此,提出一种应用单端电压梯度能量值的柔直线路全线速动保护方法,仅基于单端测量电压即可保护线路全长。分析了柔性直流线路区内外的电压故障特征,并引入改进电压梯度算法构建保护启动判据,进一步构建基于能量值比较的全线故障保护判据,基于正负极能量比在单极或极间故障下所处范围不同实现故障选极。仿真验证表明:所提方法能够快速完成区内外故障识别、故障极判断,并具有良好的抗噪性和耐高阻能力。

  • 2025-02-17
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机器学习在固体氧化物燃料电...2电还原催化剂中的研究进展_许建兵

随着清洁能源系统的推广应用,锂离子电池、固体氧化物燃料电池作为清洁能源器件受到广泛的关注。然而,作为复杂的电力动力系统,电池的商用化一直面临长时间、多维度、高精度的性能预测需求,一些新型的电池性能预测方法仍处于起步探索阶段。

  • 2023-02-03
  • 阅读1118
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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新兴技术研究:农业科技风险投资首秀

2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮,没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩,这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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中国制造业PMI报告

在13个分指数中,有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是,新订单指数7月份下跌2.7点,降至三年低点48.5,显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点,降至49.6,重新进入收缩区间。在此背景下,产出指数7月份下降1.5点至49.9,指向制造业生产略有收缩。此外,投入采购指数下降2.0点至49.4,表明采购活动减少。此外值得注意的是,出厂价格尽管投入价格持续上涨,但仍进一步下降:材料价格持续上涨,但速度放缓,投入 价格指数为53.2。与此同时,出厂价格指数微降0.4点至47.8,显示出厂价格下降。

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重卡超充化、运动域智能化助力电动汽车产业高质量发展

构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”,联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

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