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2015年8月明匠智能制造方案(离散制造)(共116页)

产品设计全面采用数字化技术,建立产品数据管理系统;主要生产设备数控化率达到80%以上;工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%,建立产品质量追溯系统;建立生产过程数据库,深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息;建立面向多品种、小批量的制造执行系统(MES),实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理;建立企业资源计划管理系统(ERP),实现供应、外协、物流的管理与优化。

  • 2022-01-14
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2015年4月X建钢构智能制造执行信息化方案(共42页)-明匠智能

利用条码采集的时实数据实现生产管理系统对车间生产情况的实时监控和调整,可实现柔性化生产; 利用条码系统保障在有效的时间内,零件通过物流过程,保质、保量的从源地的到达目的地点,对整个过程可跟踪;

  • 2022-01-14
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2015年智能制造标准白皮书(共53页)

智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,具备以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大征,可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重要意义。

  • 2022-01-14
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量子通信领域专利保护初探

中共中央总书记习近平在主持学习时强调,要充分认识推动量子科技发展的重要性和紧迫性,加强量子科技发展战略谋划和系统布局,把握大趋势,下好先手棋。从技术和法律角度来说,习总书记所谋划的“把握大趋势,下好先手棋。”应当指开拓领先的技术并且在全球范围内获得知识产权优势。“把握大趋势”是从技术角度,而“下好先手棋”是从知识产权角度而言。本文将探讨这两者的结合,如何利用现阶段国内量子技术的科技优势向国内外延申,获得知识产权体系的保护,在全球范围内获得竞争优势。本文主要从宏观角度分析当前量子通信领域的核心技术和专利保护的着重点。

  • 2022-01-14
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面向智能社会的信息与电子工程颠覆性技术

颠覆性技术通常指一种另辟蹊径的、对已有传统或主流技术途径产生颠覆性效果的技术,可能是基于新概念、新原理的创新技术,也可能是现有技术的重大创新应用。颠覆性技术具有强大的破坏性和革命性,会重构应用领域的体系和秩序。在智能社会对信息技术的需求驱动下,后摩尔时代的电子信息领域数字化、网络化、智能化等特征愈发明显,孕育着对社会带来巨大变化的颠覆性技术。

  • 2022-01-14
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基于LSTM的多变量多步预测模型

综合业务背景和预测结果来说:co的预测出现了负数这是不正确的,可能跟模型中数据量有关系,毕竟我们数据集一共只有几百条的数据记录,这点数据量对于深度学习模型来说实在是少得可怜,我们今天的工作主要就是完整地去实践LSTM多变量多步序列预测模型,手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。

  • 2022-01-16
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基于NL2SQL的问答技术和实践

NL2SQL是语义解析和智能问答领域的前沿问题,可以将人类的自然语言问句转化为结构化查询语句,是实现人类和数据库无缝交互和提高数据库分析效率的核心技术。 百分点认知智能实验室自成立以来,结合公司实际业务和项目需求,自主研发NL2SQL算法,并在各个公开数据集上取得了良好的效果,同时还在业务项目中积累了宝贵的实际落地经验,本文主要就NL2SQL技术路线的发展历史和实验室在工程实践中的落地经验进行分享。

  • 2022-01-16
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基于Seq2Seq的信息抽取方法在多轮对话场景的应用

本文主要介绍了基于Seq2Seq方法从双人语音对话文档中提取电话号码的实践方法,重点介绍了基于不同模型结构的Seq2Seq方法如LSTM、GRU、Transformer的效果对比情况,同时介绍了在Encoder层尝试的不同Embedding方式及其如何采用Attention、Beam Search等方法来提升模型效果。实践结果表明基于Seq2Seq的方法在多轮对话交互中提取电话号码实体的效果相比基于传统的NER方法在F1值提升约30%。

  • 2022-01-16
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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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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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