智能制造新应用场景下现场工程师培养的现实困境与路径优化

随着科技革命和新型工业化的持续推进,制造业涌现出数字孪生、数字设计、智能检测,人机协同等数字化、智能化职业应用场景。新场景带来人才需求变革,能扎根生产一线、并创造性解决技术应用问题的智能制造现场工程师成为制约广大中小制造企业数字化转型与智能化升级的关键。现阶段职业教育在培养现场工程师的过程中,存在协同育人平台不完善、课程体系亟待重构一体化育人全过程等现实困境。因此,通过重新梳理产业链—岗位链—流程链—能力链—专业链—课程链的链接逻辑,依照产业需求导向、项目任务驱动、职业能力递进、创新实践支撑理念,引领多主体协同打造产科教平台、推动系统化重构高本协同课程体系、促进产学研训赛创一体化实施,全方位落实智能制造现场工程师的培养。

面向学生“学”的智能教育软件评估指标体系构建——《2023人工智能促进教育发展报告》节选五

当前智能教育软件市场样态纷繁,软件产品质量参差不齐,教育工作者难以根据教学场景需求选择合适的智能教育软件。通过梳理相关文献与资料,厘清当前智能教育软件评估的研究现状,对现有的教育软件评估指标框架体系进行分析,并根据当前面向学生“学”的智能软件应用场景形态,逐步构建涵盖课堂学习、自主学习、智能作业、社会实践、运动健康五大应用场景的智能教育软件评估指标系,以期帮助使用者在纷繁芜杂、良莠并存的智能教育软件中选到质量高且符合自己使用需求的产品,同时也为监管不同区域的智能教育软件建设和应用情况提供评估标准,规范智能教育软件的监管机制,促进我国人工智能教育应用的有效落地。

群体智能优化算法的区域景观规划方法

由于应用传统方法无法因地制宜地进行区域景观规划设计,导致规划后的区域景观适应度较低,因此提出基于群体智能优化算法的区域景观规划方法。采用倾斜摄影测量技术,构建区域景观三维场景,在此基础上,利用群体智能优化算法划分景观建设区域,最后从道路、建筑、水体、绿化设施等方面,得出区域景观的规划结果。将设计的规划方法应用到实际中可以发现,应用所提方法可进行区域景观优化设计,且规划后适宜度综合评分为90.47,优于对比方法,具有更好的规划效果。

知识图谱在科技政务服务场景下的应用研究

引言 本文主要探讨知识图谱在科技政务服务场景下的应用及其效果,深入分析知识图谱在政务服务智能化、项目申报与管理、专家库使用管理和政策解读与推送4个方面的实践应用,揭示知识图谱对提升政务服务效率和质量的重要作用,为科技政务服务的优化与创新提供借鉴和参考。

人工智能在场景识别及智能优化中的应用

无线蜂窝网络覆盖场景错综复杂,识别场景类型并制定相应的参数优化策略是无线网络优化中难度最高、工作量最大的部分。无线网络中业务场景实时变化,从众多KPI指标中判断业务类形态工作量大、无法与话务模型实时匹配,优化调整策略仅通过工程师个体经验出方案难以保证质量,研究人工智能算法在场景识别及智能优化中的应用,提升网络优化效率,使定位及优化效果更科学、更准确。

自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究

在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参数空间的探索过程中,效率低下。在计算成本的约束下,这些算法甚至无法在更复杂的环境中测试出足够多、足够丰富的失效样本。复杂环境中的对抗性场景测试面临三大挑战:信息匮乏;对抗性样本在庞大的参数空间中稀疏分布;搜索过程中探索与利用难以平衡。该文从这三大挑战出发,提出一种高效的对抗性场景测试框架,通过代理模型来获取更多关于参数空间的信息,精选小样本,以打破庞大空间中稀疏事件的制约,对未知区域和对抗性样本附近的目标进行有针对性的搜索和更新,以实现探索和利用的平衡。实验证明,该文提出方法的搜索效率是随机采样的4倍,与通用遗传算法相比,效率提升一倍以上,在有限的仿真测试次数下,生成了更多容易使被测自动驾驶系统失效的对抗性测试用例。特别地,该文提出的方法能够找出许多离群的对抗性样本,揭示出现有算法无法识别的失效模式。此外,该文提出的方法能够快速、全面地定位出被测算法的脆弱场景,为自动驾驶算法的测试验证、迭代升级提供支持。

一种复杂地形场景点云的WOA-CSF自适应性滤波方法

为解决布料模拟滤波算法(CSF)自适应性不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和自适应参数调整的改进CSF算法(WOA-CSF)。本文首先构造以误分类点云误差率最小为标准的适应度评价函数,然后采用WOA算法对CSF算法的四个参数进行自适应寻优,构建了WOA-CSF滤波算法,最后开展了WOA-CSF算法与CSF算法滤波实验的对比研究。实验结果表明:WOA-CSF算法在城市、乡镇、村庄和山区等四种复杂环境下平均Kappa系数从68.33%提升到81.54%,平均总误差率从10.54%下降到6.62%,平均I类误差率从25.87%下降到6.77%,在复杂场景下较好地滤除非地面点的同时,又极大程度上保留了地形特征。

一种基于路测的无线网络智能优化应用系统

在移动通信网络评估和优化工作中,传统方式是基于传统道路测试和手机上报测量报告的方式来进行,此种方式耗时长,问题区域定位不准确,以至于无法制定精准的优化方法。文章提出一种基于最小化路测数据的无线网络智能优化应用系统,系统建立在最小化路测数据基础之上,融入了大数据技术人工智能技术,能有效地提供全网问题区域的精准定位、VIP用户的问题分析、网络质量分析等功能。

基于强化学习的城市场景多目标生态驾驶策略

为了提高智能网联汽车在复杂城市交通环境下的乘坐体验,本文提出一种基于深度强化学习的考虑驾驶安全、能耗经济性、舒适性和行驶效率的多目标生态驾驶策略。首先,基于马尔可夫决策过程构造了生态驾驶策略的状态空间、动作空间与多目标奖励函数。其次,设计了跟车安全模型与交通灯安全模型,为生态驾驶策略给出安全速度建议。第三,提出了融合安全约束与塑形函数的复合多目标奖励函数设计方法,保证强化学习智能体训练收敛和优化性能。最后,通过硬件在环实验验证所提方法的有效性。结果表明,所提策略可以在真实的车载控制器中实时应用。与基于智能驾驶员模型的生态驾驶策略相比,所提策略在满足驾驶安全约束的前提下,改善了车辆的能源经济性、乘坐舒适性和出行效率。

场景感知的分布式多智能体目标搜索方法

在视觉语义导航任务中,智能体通过视觉信息,寻找并导航到给定对象类别的目标处。然而,大部分现有的研究都是使用基于学习的框架来完成任务,这些研究在现实世界中应用的训练成本非常高,可移植性很低,并且它们只适用于单智能体,效率低下、容错能力差。为解决上述问题,本文提出一种基于场景感知的分布式多目标优化蒙特卡洛树搜索模型,该模型中多智能体实时在线规划并且不需要预先训练,利用场景感知先验知识结合观测信息实时对环境进行估计,并且利用改进的蒙特卡洛树搜索进行路径规划以此搜索目标。在Mtterport3D数据集中进行的实验表明,该模型在效率方面比单智能体有着显著的提高。

数据挖掘技术在网络质量优化体系中的应用

网络质量优化是一项庞大的系统工程,单纯的靠人工统计和网优工程师个人经验优化的模式无疑存在效率过低和人为经验差异而导致优化效果不理想的问题。大量关于网络优化的新技术研究正在不断地深入进行中,网络优化技术结合日益发展的人工智能、数据挖掘技术将是未来的发展趋势。本文结合人工智能和数据挖掘理论的发展,重点探讨在海量、多维的数据中构造无线网络场景模型的新方法,从而指导参数的精细化调整,帮助网络部门更加准确的定位网络问题并制定网络优化方案。

智能物联助力物业管理行业转型

利用智能物联,物业服务企业可以让各个业务场景实现智能感知,将业务系统和物联数据相融合。物业管理行业数字化转型是一个长期持续的过程,需要通过多种数字化技术持续优化组织运作方式或运营流程。其中,智能物联是一种基础能力,为人与物、物与物提供连接和交互的可能性。利用智能物联,物业服务企业可以让各个业务场景实现智能感知,将业务系统和物联数据相融合,结合AI手段实现物理世界到数字世界的映射,构建完整的数字孪生,最终实现数字化转型。

智慧地热田技术研究现状与系统构建方案

针对地热开发中智能化技术应用面临的关键难题,构建了地热开发智能化应用场景,总结并分析了各场景下智能化技术研究现状和存在的挑战,提出智慧地热田系统构建方案。智慧地热田是地热开发工程与人工智能等先进技术的有机融合。目前智慧地热田技术尚处在探索阶段,在热储智能表征、热储动态智能仿真、开发方案智能优化和地热开发智慧管理等应用场景下开展了探索应用,但仍面临计算成本高、实时响应困难、结果多解且模型依赖性强、动态多约束实时优化难度大以及多源数据深度融合难等诸多问题。由此提出智慧地热田系统的构建方案:智慧地热田系统由全量数据库、智能表征、智能仿真和智能优化调控等模块构成,不同模块之间通过数据传递、模型交互建立联系。下一阶段需着力于智慧地热田系统各模块基础理论和关键技术攻关,加快地热开发利用全生命周期智能化转型,促进地热资源智能、稳定、长效、最优、安全生产。

2023世界智能制造大会在南京召开

12月6日,2023世界智能制造大会在江苏省南京市召开。当前,智能制造日益成为推动产业体系优化、制造模式变革的关键力量。近年来,我国智能制造发展取得了一系列重大实践成果。建成一批特色鲜明、引领发展的智能工厂。支持遴选421家国家级示范工厂,推动各地建设万余家数字化车间和智能工厂,树立了5500多个可复制、可推广的智能制造典型场景范例。培育形成开放包容、协同高效的产业生态。

智能交通系统中的行人检测与行为分析

本文研究了智能交通系统中的行人检测与行为分析,以实现交通安全和优化交通流量的目标。研究通过采用计算机视觉技术和机器学习算法,对交通场景中的行人进行检测和行为分析。通过目标检测和跟踪算法,能够成功地识别和定位行人,实现对行人行为的分类和统计。该研究的结果将为智能交通系统的开发和应用提供重要的数据支持,并对交通安全和交通流优化产生积极影响。

AI时代对产品经理提出新的要求

在AI时代,产品经理面临着前所未有的机遇和挑战,其不仅需要掌握传统的产品管理知识和技能,还需熟练应用人工智能技术,以推动产品的创新和优化。产品经理应深入理解AI技术当前,AI智能技术已越来越深刻地影响着社会工作生活的方方面面,在AI时代,产品经理同样面临着机遇与挑战。AI技术对产品经理工作将产生诸多影响。AI技术的发展为产品经理提供了全新的产品机会和创新方向。通过了解AI技术的应用场景和潜能,产品经理可以设想和设计具有AI能力的新产品,从而满足消费者的需求。

基于生成式人工智能的智慧图书馆新型知识服务场景与路径

随着AI技术的飞速发展,生成式人工智能应运而生,在经济、政治、医疗、教育等领域产生了广泛影响,为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。文章阐述了生成式AI的出现、底层技术以及AI生成内容的发展历程,在详细分析生成式人工智能应用于智慧图书馆新型知识服务价值体现的基础上,提出了智慧图书馆新型知识服务的应用场景和优化路径。

智计算领衔五大场景,新华三发布十款服务器新品

近日,围绕混合IT、人工智能、大数据、高性能计算、以及智能边缘等五大应用场景,紫光旗下新华三集团(以下简称新华三)发布了十款服务器新品。针对目前用户的主要需求和痛点,新华三服务器系列新品通过对这些应用场景进行细致的需求分析与设计优化,在表现更好性能的同时大幅提升运维效率并有效降低服务器TCO,助力企业实现管理和业务的数字化转型。

杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动方案（节选）

总体要求深入贯彻习近平总书记关于人工智能系列重要讲话精神,落实国家新一代人工智能发展规划,坚持创新引领、重点突破、应用牵引、融合赋能、开放合作原则,瞄准技术创新、产业培育、融合应用等三大主线,推进基础理论研究、关键技术攻关、融合应用示范、产业创新发展、人才培养引进、生态环境营造、空间布局优化、体制机制创新,打造新一代人工智能技术创新策源地、典型场景应用先行地、企业培育发展主阵地、高层次人才集聚地,建设国家新一代人工智能创新发展试验区。

探索物品编码在产业互联网中的价值

产业互联网是产业数字化进程催生的新模式,是同时依托互联网及数字技术,对产业链和供应链上下游进行全链路、全要素、全场景优化升级,融合实体经济形成的数字经济新业态。其本质是利用互联网和数字技术贯穿产业链和供应链,打通电子商务、智能制造及工业互联网,形成数据智能应用,最终实现产业协同效率和运行质量的双提升。