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岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能方法及其集成

提出了一种可用于岩石地下工程锚喷支护设计的人工智能综合设计方法 这种方法是首先采用专家系统 人工神经元网络和案例设计 3 种人工智能方法对同一岩石工程分别进行支护设计 然后再用分区多专家决策算法 将所得 3 种设计结果加以综合 形成最终设计方案 它充分利用了各种人工智能方法的特长 有效地避免了单一 方法所容易出现的偏见 应用表明 人工智能综合设计方法能把工程类比法提高到一个新高度

  • 2021-06-29
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Acumos——一种人工智能开放平台

人工智能平台是企业构建人工智能生态系统的基础。梳理了全球主要电信 运营商人工智能平台的发展状况,对比分析了各平台的特点,包括深度学习 框架、数据资源和应用方向等,详细剖析了 Acumos 开源平台架构及创建人 工智能模型方法。最后,针对运营商人工智能开放平台未来发展方向,从参 与开源社区、开放数据资源角度给出建议

  • 2021-06-29
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发展人工智能应避免_近视症

顺应形势把握住人工智能和第四次工业革命带来的重大历史机遇,能够为转型期的中国经济 社会发展提供新动能。人工智能时代机遇与挑战同在,应当加强人工智能技术发展研判和预测,增强 风险意识,更好应对人工智能技术可能导致的失控风险、伦理挑战、就业影响,促进科技治理能力现 代化。处理好“善治”与“善智”的关系,走向技术与社会的“良性互构”。

  • 2021-06-29
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智能制造CPS中基于节点有效度的共识算法

智能制造信息物理融合系统(Cybe卜Physical System,CPS)中设备在系统运行过程中产生大量通信信息和设 备数据,这些数据存在被修改和窃取的风险。以分布式存储为核心的区块链技术有利于保障CPS系统的数据安全, 但现有共识算法存在数据记录权限集中在少数节点、易被恶意节点劫持的问题。通过引入节点有效度,可以反映节 点行为动态变化的情况。实验结果表明,基于节点有效度的共识机制可使得获得数据记录权限的节点分布更加分 散,更好地体现系统的去中心化特性,提高了数据的安全性。

  • 2021-06-29
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著作权法纳入人工智能作品的制度设想

人工智能的迅速发展使大量人工智能作品涌入版权市场。适值我国《著作权法》第三次修改之际,面对技术 发展带来的新问题,著作权法绝不能采取消极回避态度。人工智能作品与人类创作作品在外在表达上无异,经由劳动创 造价值,应承认其可版权性,将其纳入著作权法保护范畴。我国《著作权法》纳入人工智能作品的具体制度设想为:将其 著作权归属于做出实质性贡献的实际操作者;人工智能作品著作权保护期应明显短于一般作品,即为10 年;人工智能作 品著作权除财产权外也包含部分人身权。

  • 2021-06-29
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一个智能制造应用案例带来的启示

美国大河钢厂(Big River Steel)智能制造应用案例带来的启示:找对应用场景,项目分步实施;将工程项 目和科研项目区分开,做工程项目所采用的技术要保证可靠、稳定、安全,并尽量采用经过验证的技术;数据 分析重在价值,数据分析的价值是产生有用、可靠、可以重用的知识,包括生产控制和经营决策方面的知识; 把MES功能提升作为重点,以钢铁企业为主体,结合大学、科研院所的研究成果,在提高软件产品成熟度方面 下功夫,开发适用于钢铁企业的MES及其他工业软件,先进钢铁企业和行业中的示范工程应该起到引领作用。

  • 2021-06-29
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智能制造背景下传统融资租赁模式约束与创新

2015 年国务院发布了《中国制造 2025》,指出应加快推进信息技术与制造业的深度融合,将智能制造作为二者融合 的主攻方向。在此背景下,我国以制造业为主导的城市纷纷推行“机器换人”计划,将传统的机器设备更新升级为智能化机器设备, 致使我国传统融资租赁模式发展受到各方面的约束,如资本约束、融资渠道约束、风险约束和信息约束等,严重制约了智能制造进 程的推进。为此文章提出了要消除现有融资渠道障碍,积极开辟新的融资渠道;建立专业的信息中介机构与平台,引入征信体系; 以制度创新为主、立法支持为辅,对租赁产品流通市场进行创新。由此形成新型融资租赁模式来解决“机器换人”计划带来的融资 困境。

  • 2021-06-29
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人工智能与服装设计的融合模式及其要求

通过对入工智能设计发展的现状和趋势的分析,揭示了人工智能与服装设计可以利用多种软件、硬件 的合成智能平台融人大型数据库,实现服装设计、个性推荐、虚拟试衣、智能预测等自动功能。提出了服装在人工 智能设计创新上可以采用智能辅助设计、智能复制设计、智能搭配设计、智能完全设计的4种模式。对服装的人工 智能设计可能面临的问题,坚持快乐舒适、适应融合对接、开放数据高效、保障数据安全的相关建议,推进服装在人 工智能设计方面实现良好发展,供服装设计与人工智能的研究者参考。

  • 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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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