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人工智能化学报告 - 四氢大麻酚
13C NMR（101 MHz）：δ16.40（1C，S），17.68（1C，S），20.50（1C，S），25.70（1C，S），26.50（1C，1C，1C，S），40.10（1C，1C，1C，1C，S），56.11（1C，1C，1C，1C，S），93.20（1C），S），S 1 C），SES 10.10（10），109.10977979，93.20（10） （1C，S），107.70（1C，S），111.50（1C，S），116.10（1C，S），119.90（1C，S），121.40（1C，S），123.95-124.15（2C，2C，124.00（S），S），124.10，124.10，124.10（S），1C） 146.10（1C，S），149.10（1C，S），155.40（1C，S），160.00（1C，S），160.40（1C，S），164.00（1C，S），181.70（1C，S），181.70（1C，1C，S）。
传感器及智能化仪器仪表在重点领域的应用
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器；智能化仪器仪表；应用 中图分类号： TP212.6 文献标识码： A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
利用人工智能技术标准化数字取证报告的智能化、自动化生成。
摘要。本研究调查了是否可以使用某些人工智能技术（特别是自然语言处理）自动生成数字取证报告。已经开发了一个模型来评估使用人工智能技术自动生成数字取证报告是否可行。本研究的主要目的之一是，在生成数字取证报告的过程中，人为错误、报告结构、应作为数字取证报告一部分的关键证据以及调查人员在调查期间起草的证据的解释被忽略。此外，该报告的标准化迫在眉睫，尤其是在法庭上出示时。鉴于网络犯罪的兴起，需要进行更多研究，以更好地改进使用某些智能技术自动生成数字取证报告的过程。
中国智能化战争之路
解放军现代化战略分为三个相互重叠的阶段：机械化、信息化和智能化。机械化阶段计划在 2020 年基本完成，重点是整合先进的机械、车辆和设备。信息化阶段将网络、信息系统和数据引入军事行动的各个方面，包括指挥和控制、情报、监视和侦察 (ISR) 和网络作战。自 2019 年以来，智能化在追求信息化目标的同时，努力整合人工智能 (AI)、量子、大数据、虚拟和增强现实、云计算、自主系统和物联网 (IoT) 等新兴技术。解放军最近的著作将智能化的顶峰描述为“元战争”或元战争。在这一愿景中，元宇宙不仅成为中国在“数字中国”（世界上第一个数字大战略）下更广泛的社会转型的核心，旨在“赢得未来”，而且成为未来战争的决定性特征。解放军文献广泛探讨了建立军事元宇宙（战场元宇宙）或“战斗宇宙”，现在不仅关注如何进行元宇宙战争，还关注如何在短期和长期时间范围内取胜。
传统能源的绿色智能化转型
摘要：地理分布的云数据中心 (DC) 消耗大量能源以满足用户不断增长的处理和存储需求。使用化石燃料产生的棕色能源价格昂贵，对全球变暖有重大影响。考虑到棕色能源的高碳排放和相对较高的能源成本对环境的影响，我们建议将可再生能源 (RES)（尤其是太阳能和风能）与棕色能源相结合，为云数据中心供电。在我们之前的研究中，我们解决了可再生能源的间歇性问题，我们用和声搜索算法 (HSA) 优化的权重分配取代了人工神经网络 (ANN) 边缘权重的随机初始化。本研究将可靠预测的太阳能和风能纳入我们提出的绿色能源管理器 (GEM) 的输入参数中，以最小化成本、最小化碳排放并更好地管理云 DC 的能源，从而使我们当前的研究更加可靠和值得信赖。本研究考虑了四种能源，即现场太阳能和风能、场外太阳能和风能、储能设备中存储的能源以及棕色能源，并对三种不同情况进行了模拟。模拟结果表明，与案例 2.1（成本最小化）相比，案例 1（全棕色）的成本高出 58%，碳排放量高出 71%。与案例 2.2（碳排放最小化）相比，案例 1（全棕色）的成本高出 39%，碳排放量高出 80%。模拟结果证明了 GEM 的必要性和重要性，最终结果证明我们提出的 GEM 成本更低，更环保。
将您的收藏策略从线性转变为智能化
与任何参与策略一样，衡量至关重要。收款员需要了解各个渠道的表现，以及处理策略的整体成功情况。深入研究特定渠道可能很棘手，尤其是使用信件等更传统的方法。另一方面，虽然数字方法更容易跟踪，但许多方法都难以衡量基本指标以外的绩效。收款员会定期评估清算和转化率，以确定策略的整体成功情况，哪些风险群体正在达到目标，哪些需要改进。
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
电信行业的智能化和大数据
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