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数据驱动的工业智能:现状与展望
文献摘要：
新一代人工智能的迅猛发展,正在深刻影响全球新一轮工业革命.数据要素作为数字经济时代的核心要素,在智能制造应用需求和新一代人工智能的融合推动下正释放巨大价值.数据驱动的工业智能,尤其是以深度学习为代表的工业智能研究前沿,成为学术界和产业界的关注焦点.鉴于此,从工业数据全生命周期中数据预处理、数据建模、数据分析应用等各个关键环节出发,从各维度分析了数据驱动的工业智能,尤其是基于深度学习的代表性新理论与新技术.同时,深入探讨了面向智能制造的典型应用.最后,指出了数据驱动的工业智能研究领域面临的挑战和未来发展方向,这将为基于新一代人工智能的工业智能这一新兴交叉研究领域的发展,提供重要的理论与技术支撑.
文献关键词：
智能制造;新一代人工智能;工业智能;工业大数据;深度学习;工业互联网
中图分类号：
作者姓名：
任磊;贾子翟;赖李媛君;周龙飞;张霖;李伯虎
作者机构：
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京 100191;杜克大学高级成像实验室,美国 达勒姆 27707
文献出处：
引用格式：
[1]任磊;贾子翟;赖李媛君;周龙飞;张霖;李伯虎-.数据驱动的工业智能:现状与展望)[J].计算机集成制造系统,2022(07):1913-1939
A类：
B类：
工业智能,现状与展望,新一代人工智能,工业革命,数据要素,数字经济时代,应用需求,研究前沿,产业界,关注焦点,工业数据,数据全生命周期,数据预处理,数据建模,分析应用,维度分析,典型应用,交叉研究,理论与技术,工业大数据,工业互联网
AB值：
0.275277
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