搭建平台 造就人才——探究南京工业职业技术学院“双创”教育

走在南京工业职业技术学院的校园里,身边突然响起一个声音：“您好,南工院欢迎您!爱护环境,人人有责。”环顾四周,原来是身边一个垃圾桶发出的声音。学校党委书记尤建国见记者疑惑,笑着解释道：“这足一个智能垃圾桶,是我们学校毕业生云曙先设计的,比这更商端的智能垃圾桶还有卜几种。像云曙先这样的学生在我们学校还有很多。”     

2015数字快报

全球：2020年智能家居联网设备预计将达2500亿部 据奥维统计数据显示,全球智能家电生态产值在2010年为50亿元,到2014年就急速拉升至1600亿元,奥维预计2015年产值将达2300亿元,而到2020年,整个智能家居产值将破万亿元,届时全球联网设备将达2500亿部。     

6招玩转智能手机

信息化时代,许多老年人有使用智能手机的强烈愿望,但缺少学习的途径。本刊特推出小栏目,帮助解决日常生活中智能产品的使用问题。     

灌装包装生产线效率评估系统的设计

针对国内一部分食品企业灌装包装生产线难以量化生产线效率的现状,提出了一套切实有效的生产线效率评估系统。通过评估设备速度V-曲线,以现代信息化技术为基础,提取出关键设备的停机记录,其中包含了停机的起始时间、终止时间、时长、分类、机台和原因等几大关键项内容,然后对内外部因素造成的各类时间损失进行准确量化评估,从而构建以总资产利用率、线毛产出率、设备综合利用率和线效率4项指标为衡量标准的一套生产线效率评估系统。本系统实现了灌装包装生产线数字化过程,整体透视出企业的综合管理能力、部门之间的协调配合能力、设备运行能力和故障处理能力。基于此数字化效率评估系统,可以分析停机成因,识别出影响生产线效率的核心要素,通过针对性的优化手段,达到提高效率的目的,实现降低成本和提高利润的业务目标。     

多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用

经济水平的提升带动了更为复杂的社会问题决策矛盾,特别是多问题和多方向性筛选对于均衡化决策的重要性日益凸显,而多方案性问题的解决是以其更为复杂前提下的决策均衡化为主要标志的,为此,文章从均衡方案决策的设置、事件以及决策集的参数构建探讨了均衡方案的模型设置与优化,并通过多目标智能加权灰靶决策的均衡方案来形成区间数型属性值和TOPSIS法的筛选,最后结合实证算例的方式论证了通过多目标智能加权灰靶决策的可行性与实践轨迹.     

智能机器发展的思考

数字经济时代,智能机器无论从结构上还是功能上都与传统机器有了很大的区别。智能机器的发展和应用带来了劳动方式的进一步变革,不仅提高了劳动生产率,增加了社会财富,而且增多了人的自由时间。智能机器只有在合理的社会制度内使用,服务于人的自由个性发展,才能更好地造福人类。     

智能时代公共实训基地创新管理模式研究

在智能时代背景下,公共实训基地在提升职业教育服务水平的同时,应注重管理模式的创新与优化,形成具有较强实践能力、适应新时代需要的管理模式。基于此,公共实训基地应该在信息化建设、线上线下资源整合、社会培训资源整合等方面积极创新管理模式。本文对智能时代公共实训基地创新管理模式进行分析,探索有效的优化措施,以期为相关工作提供参考意见。     

基于业财融合的高职院校智能财务报销流程优化分析

新时期,我国对高职院校的支持力度持续加大,高职院校迎来了新的历史发展阶段,大力推进高职院校发展建设,能够为经济社会输送更多高素质技能型人才。对高职院校智能财务报销流程的优化分析,有助于更好地实现资源优化配置,将有限经费资源应用到高职院校改革发展刀刃上,对防控财务风险问题大有帮助。同时,对高职院校智能财务报销流程的优化分析,可显著提高高职院校管理成效,对高职院校高质量、可持续发展有重要指导作用。     

基于智能云的智能制造类课程建设研究——以机械制造装备与系统集成技术课程为例

该文针对传统机械制造装备设计课程无法适应新工科建设需求的问题,提出采用人工智能与云计算相结合的智能云进行智能制造类课程资源建设,通过云上课程内容建设、云上课程管理建设和云上评价体系建设三个方面进行课程建设,采用云平台、模块和案例的课程体系框架构建云上课程内容,通过模块与权限的设计架构搭建云上课程管理系统,基于人工智能算法和“教与学”数据构建课程评价数据模型。     

人工智能与传统产业融合发展机制研究——基于50家非初始人工智能上市公司价值网络分析

智能经济包括核心产业部门和融合产业部门。融合产业部门是在人工智能与实体经济的融合过程中创造出来的包括新技术、新产品、新模式和新业态在内的新兴产业领域。随着人工智能核心技术和产品的成熟,融合产业部门发展正在成为智能经济发展的前沿地带。与核心产业部门不同,与特定产业应用场景相适应,融合产业部门的技术体系具有专用性特征。与特定产业应用场景相适应,技术体系专用性程度不仅决定着人工智能与实体经济融合难度,而且决定了谁是主导者融合产业部门的发展又会促进核心产业部门的技术创新和发展。两个产业部门之间的良性互动共同推动智能经济的快速成长和经济转型升级的步伐。