新一轮科技革命和产业变革的开端,那么预计未来,高瓴还会在人工智能,区块链等技术赛道投资更多项目。 人工智能发展过程中一个普遍存在的需求和挑战—..
在现代化发展飞速的过程中,人工智能的出现打开了新世界大门,人工智能又称AI,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。从某种意义上来说,人工智能为这个时代的经济发展,提供了一种新的能量,缔造一种新的“虚拟劳动力”。
基于区块链的停放车辆边缘计算及卸载机制研究
近年来人工智能学术研究的参与度持续上升，直观表现为各大顶级学术会议的论文提交量逐年 大幅攀升；学术研究的参与范围也不断扩大，除高校和科研机构外，企业更加积极地投入到基 础科研中。论文主题主要围绕深度学习、机器学习、强化学习等领域展开研究。 具体而言，算法模型的开发正逐步从标准化、高人工干预的监督学习转向小样本、少监督、场 景化的模式，利用更少数据、更高时效训练出可处理复杂任务的模型成为重点诉求。人工智能 子领域也出现一系列突破：预训练模型已被批量应用于自然语言处理任务中；融合视觉、语音 的多模态感知计算备受关注；生成对抗模型（GANs）则拓展进入到图像、文本生成等领域……
基于评论文本挖掘的新能源汽车营销发展分析.pdf
当前，数字化浪潮席卷全球。随着数字经济的发展，社 会、家庭，乃至各个层面，都在快速地进入信息化、数字化、 网络化和智能化时代。《中华人民共和国国民经济和社会发 展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》（以下简称“十 四五”规划）明确提出“培育壮大人工智能、大数据、区块 链、云计算、网络安全等新兴数字产业”，网络安全产业作 为数字经济发展的前提和保障基石，在国家新兴产业战略中 的重要地位得到充分肯定。在国家一系列的政策和配套措施 支持下，网络安全产业发展迎来春天，技术研发、产品创新、 服务升级等方面蓬勃发展，将会获得新的机会和增长点。 本报告是中国网络安全产业联盟（CCIA）连续第四年发 布。CCIA 继续联合我国网络安全领域专业研究机构“数说安 全”，以数据为基础，按照客观中立原则展开了数据调研、 收集整理和分析研究工作。 本报告的市场规模采用收入法统计，统计范围为在国内 销售网络安全产品或提供网络安全服务的企业，不包括产业 链上游供应商（软、硬件供应商）和下游销售渠道（代理商 和分销商）。 本次调研延续前三次的调研模式，仍然以具备网络安全
技术创新投入对企业成长性的影响研究_李娟.p技术创新
新能源汽车购买中消费者感知风险对购买意愿的影响研究.
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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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