CFLP中国物流与区块链融合创新应用蓝皮书

近年来 , 随着区块链、物联网、大数据、自动化等新兴科技的发展，物流供应链行业正拥抱新兴科技实现产业升级与变革，其中物联网、大数据、自动化等技术已逐渐成为行业发展的标配，而区块链技术则正在成为未来物流与供应链产业发展不可或缺的技术。先进技术和现代物流与供应链模式的融合，将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。

2021-04-23
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脚手架安全操作规程

搭设脚手架的材料必须是经检验合格的，有变形，裂纹等缺陷的脚手架架杆，连接件和紧固件严禁使用，脚手架的紧固件，连接件不得以焊接方式修复。

2024-09-23
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MES项目数字化展示的圈套，后MES时代

制造执行系统协会（Manufacturing Execution System Association，MESA）对MES所下的定义：“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”

2021-06-04
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基于多关联层网络半监督方法的行星齿轮箱故障诊断

振动信号通过进一步提取敏感特征，可以有效地代表设备故障信息，用于故障诊断。然而，传统的监督诊断需要大量的标记样本，特征提取和选择主要是人工完成的，成本高，耗时长。深度学习（Deep Learning，DL）可以自动提取故障敏感特征，有效提高故障诊断的识别率，而半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）可以将标记和未标记的数据一起训练模型，提高识别准确率。

2025-02-11
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5G背景下的物联网技术在物流行业中的应用

2021-04-18
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生成式大模型安全与隐私白皮书 2023 -之江实验室

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于 Transformer 模型的语言生成模型，由 OpenAI 团队开发。自 2018 年发布以来，GPT 系列模型已经成为自然语言处理领域的重要研究方向之一。图1概括了当前国内外有关 GPT 的研究现状。下面我们将先介绍 ChatGPT 与 GPT4 出现之前的模型，而后介绍 ChatGPT与 GPT4 的原理与特点，之后将列举在 ChatGPT 与 GPT4 之后涌现的一系列代表性生成式大模型。

2023-07-19
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线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

？什么是一元线性模型呢？监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线性是一个超平面。

2022-09-12
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大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业

大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业，典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的“高频复杂”的形式出现，给各类分析人员提供了大量的可参考数据，从这其中借用建模工具分析提取有效指标，是一种典型的“大数据”应用。

2021-04-19
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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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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