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AI技术为四大法律服务领域数字化转型打造实验田

AI智能服务的发挥空间很大,加大AI技术的引入及应用,可以驱动法律工作方式的改良,在法律服务方面发挥重要作用。传统工作模式下,法律人员要通过自定义的人工方式完成重复性强、密集大的常规性工作,效率低下成本高。AI智能应用,可以通过自动化工作方式,采用“人机互动”方式,以机器取代人工,完成基础性的法律咨询服务工作,降低人工成本的同时大幅提升工作效率。将低价值工法律咨询服务交给AI处理,让法律人员专注于不可替代的智力输出工作,创造更高的法律工作价值。

  • 2021-05-06
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基于数字化孪生技术的设备健康状态管理研究

本文是基于数字化孪生技术,通过建立通用服务技术平台,进行大数据预处理、数据集成,分析研究工业现场设备的静态数据和实时数据关联规则集成,打破设备管理的传统模式,形成智能决策以支持多部门协同联动的设备健康状态管理体系。该技术的应用可以提高设备管理效率,降低设备维护成本,实现缩短设备检验、维护时间,提高设备利用率,最终形成良好的可复制可推广的设备健康状态管理信息化产品。

  • 2021-05-06
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绿色矿山建设——数字化矿山技术应用与研究

矿业发达国家的矿山在80年代后期,陆续采用高精度激光/GPS自动测控、快速品位分析仪进行质量控制、GPD卡车自动调度和车辆智能行车系统,进入上世纪90年代末期,这些国家信息化的重点已经转移到地下矿山生产过程自动化,实现远程遥控和自动化操作。

  • 2021-05-06
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飞机数字化装配工艺仿真技术

利用产品的三维数字样机,对产品的装配过程统一建模,在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真。这样,在建立了产品和资源数字模型的基础上,就可以在产品的设计阶段模拟出产品的实际装配过程,而无需实物样机。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的电静压伺服系统模型参数辨识_张春龙

为了优化模型仿真的控制系统参数,针对电静压伺服系统(Electro-HydrostaticActuator,EHA),建立控制器、电机、液压作动器模块化模型,根据各模块输入输出量的试验数据,采用最小二乘法对系统模型参数进行辨识,并将辨识结果导入遗传算法的初始种群,进一步对系统模型参数进行优化,得到系统的精确模型。结果表明,优化的辨识结果在时域和频域都更为精确的逼近实际系统,匹配程度在90%以上,证明该方法的可行性。

  • 2021-05-03
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信息化测绘技术在数字化城市建设中的作用分析

21世纪是一个科学技术时代,计算机信息技术的应用,给人们的生活生产方式带来了巨大的改变,推动城市智能化、信息化发展,是当前现代城市建设中的重要课题,必须予以高度重视,不容忽视。在数字城市建设中,为了营造良好的城市环境,加强城市信息化管理,逐步实现智慧城市,应当充分应用现代科学技术,尤其是测绘技术。本文基于数字化城市建设中信息化测绘技术的作用展开论述。

  • 2021-05-06
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基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法_孙胜祥

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

  • 2021-05-06
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物流业数字技术应用趋势

数字化转型已成为物流业企业的首要任务。物流在供应链中发挥着举足轻重的作用,人口增长和电子商务的繁荣极大地拉动了物流业的发展,但物流产业的数字化进程却落后于其他产业。如果将数字化转型视为通过采用数字技术来重塑产品,服务和整个业务模型的过程,那么物流业的数字化转型面对不少挑战,比如:不同设备和系统的连通性不强,资产利用不足,供应链效率低下。物流业需要加快对数字技术的应用,来提高商业效率、推动市场增长。即使较小的物流公司也可以在利用数字技术中发现机会,比如利用数字工具重塑其业务模型,从而更好地为客户提供价值。

  • 2021-05-06
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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