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利用citespace关键词共现分析方法,梳理了1980年以来人工智能对劳动就业影响的国内相关文献,发现目前的研究议题主要包括人工智能影响就业的机制、人工智能对就业规模的影响、人工智能对收入分配的影响、人工智能对就业形态的影响、人工智能对劳动过程与劳动关系的影响. 总体来看,目前的研究主要集中在与劳动力市场相关的议题; 理论性的论述占大多数,而具有说服力的实证研究较少; 宏观性的研究较多,深入企业与生产现场考察的微观研究较少. 未来应进一步拓展研究主题,进行多种视角与跨学科研究,重视实证研究与微观研究. 相似文献
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本文介绍了用AutoCAD完成机床主传动系统三维实体造型,用VisualC 、Visual LISP等工具完成主轴箱轴承、齿轮、轴等部位在运行中出现故障时的立体动画。经压电晶体加速度传感器实时检测机床的振动信号,对这些信号进行分析(统计处理、频谱分析等)提取出故障特征,经人工神经网络、模糊决策及专家系统等手段进行决策,判定故障部位和程度,可在微机上直观地观察主轴箱在运行过程中,各故障具体部位及损伤程度的虚拟现实情况。 相似文献
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采用棒基组合的装配方法,用热挤压和冷加工相结合的工艺制备了岛状Ti5Nb人工钉扎中心NbTi超导体,其中Ti5Nb体积含量为10%。通过对此超导体进行详细的磁通钉扎机制分析,认为样品的磁通钉扎力特征主要由正常相钉扎和Δκ扎相结合的机制决定。根据分析的结果,采用多源标度方法,很好地拟合了不同线径样品的磁通钉扎力密度随磁场变化的曲线。拟合的结果表明:样品在较低场下的性能主要由正常相钉扎机制决定,而在较高场下的性能主要由Δκ钉扎机制决定。并且随着线径的减小,正常相钉扎力密度和Δκ钉扎力密度均有不同程度的提高。 相似文献
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在深入分析热变形工艺参数对Ti-15-3合金显微组织及成形载荷的影响的基础上,以变形温度、变形程度和变形速率等热变形工艺参数作为设计变量,以显微组织和成形力的最佳综合为目标,建立了该合金热塑性成形工艺参数的多目标优化数学模型。以显微组织参数和成形力的人工神经网络预测模型作为优化算法的知识源,将人工神经网络与修正的遗传算法相结合,对Ti-15-3合金的热塑性成形工艺参数进行优化。结果表明,提出的修正的遗传算法是有效的,采用将其与人工神经网络相结合的方法对钛合金的热塑性成形工艺参数进行优化是可行的。 相似文献
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Weighting model is the only valuation model of life cycle impact assessment(LCIA) profile now. It simplifies evaluation function into linear function, and makes the determination of weighting factor complicated. Therefore the valuation of LCIA profile is the most critical and controversial step in life cycle assessment(LCA). Development on valuation models, which are understood easily and accepted widely, is urgently needed in the field of LCA.The modeling approaches for the linear evaluation function were summed up. The modeling approaches for the nonlinear evaluation function were set up by function approximation theory, which include choosing preference products, forming preference data, establishing artificial neural network(ANN) and training ANN by preference data.By selecting 7 material products as preference product, experience was done with modeling approaches of the nonlinear evaluation function. The results show that the modeling approaches and valuation model of the nonlinear evaluation function are more practical than the weighting model. 相似文献
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50.
基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用多层前向神经网络,使用B-P算法对结构钢回火性能预测进行了研究。通过利用99种钢450余组训练数据样本对神经网络进行训练,建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数。并针对训练用样本不足的问题,设计了为网络提供自学功能软件,在钢完全淬透的前提下,用此神经网络模型可在一定精度范围内预测结构钢的回火力学性能。 相似文献