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用发展的眼光看自动化、人工智能和智能化

新一代人工智能,让连接学派和符号学派也有了交集。阿尔法狗就是典型的例子。我们知道:下棋需要推理。推理的过程在计算机中往往转化成搜索问题。而搜索问题会面临组合爆炸问题。人类高手下棋时,通过对“棋势”的把握(感性认识),来避免组合爆炸。

  • 2021-04-28
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智能制造离中国轮胎企业有多远?

轮胎世界网了解到,除了多家互联网企业,还有一些制造企业参加了此次大会,包括赛轮金宇、双星集团、青岛森麒麟等数家轮胎企业。 对于制造企业如何利用互联网,通过什么手段实现智能制造等企业关心的问题,参加这次互联网工业大会的嘉宾们,进行了全方位、多角度的深度解读。

  • 2021-04-28
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智能制造从设计开始

产品设计数字化大大减少了大企业产品的开发时间 计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助工程(CAE)的建模和仿真技术随着计算速度的不断加快,包括高性能计算(HPC)系统的发展,开始逐渐改变产品的设计过程。CAD使用几何参数创建电脑模型,CAE则使用CAD生成的数据来控制自动化的机器装备。CAD、CAE和CAM(计算机辅助制造)系统已经在近些年有了长足的发展,变得更廉价、更强大、更普遍、更友好。

  • 2021-04-28
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一栋智慧楼宇应该如何运营?

智慧楼宇的运营

  • 2021-04-28
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智能制造发展趋势及机遇

制造业是国民经济的支柱产业,是工业化和现代化的主导力量,是衡量一个国家或地区综合经济实力和国际竞争力的重要标志,也是国家安全的保障。当前,新一轮科技革命与产业变革风起云涌,以信息技术与制造业加速融合为主要特征的智能制造成为全球制造业发展的主要趋势。

  • 2021-04-28
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智能制造的本质

智能制造是制造业正迎来的一次历史性变革,将重塑全球产业竞争格局,世界主要国家和地区纷纷加紧布局、加快发展智能制造。文章内容节选自国际领先的科技智库美国信息技术与创新基金会(ITIF)于2016年11月30日发布的《智能制造决策者指南》报告。《报告》全面陈述了智能制造的来龙去脉和对制造业带来的巨大变化,并在梳理分析主要竞争国家和地区政府举措的基础上,向美国国会和新一届政府提出了举措建议。报告由上海市科学学研究所课题组翻译,报告翻译全文可向三思派索取

  • 2021-04-28
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智能制造或许要走“农村包围城市之路”

借用某位业内资深人士的话讲:“别说智能化了,很多工厂连信息化都还没有实现呢!”反而,在一些看似边缘化,甚至是无足轻重的领域,“智能制造”正在悄然的发生着,比如广东我萌信息科技有限公司,便将智能制造用在了纸模玩具生产领域。

  • 2021-04-27
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智能装备—智能制造崛起的基石

近年来,在工业领域与信息技术领域,都发生了深刻的变革。在工业领域主要包括工业机器人、3D打印等,而在信息技术领域主要包括大数据、云计算、社交网络、移动互联、人工智能等。

  • 2021-04-27
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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