《信息化和工業(yè)化融合管理體系生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)集》（GB/T 23023-2022，簡(jiǎn)稱《生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)集》）
企業(yè)宜采用數(shù)字化手段開展生產(chǎn)設(shè)備備品備件庫存情況監(jiān)測(cè)、備品備件供應(yīng)策略優(yōu)化、備品備件庫存策略優(yōu)化、備品備件使用方案優(yōu)化等工作，針對(duì)性地優(yōu)化改進(jìn)該項(xiàng)指標(biāo)，具體措施包括但不限于∶
a） 采用RFID、二維碼、條形碼等自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集手段，實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)設(shè)備備品備件數(shù)據(jù)，針對(duì)生產(chǎn)設(shè)備備品備件的庫存情況進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)；
b） 基于生產(chǎn)設(shè)備備品備件歷史消耗數(shù)據(jù)建立需求預(yù)測(cè)模型，將備品備件預(yù)測(cè)消耗數(shù)據(jù)及時(shí)反饋給采購(gòu)、物流、質(zhì)量、工藝、庫存等部門，優(yōu)化備品備件供應(yīng)策略，降低備品備件采購(gòu)成本；
c） 基于生產(chǎn)設(shè)備備品備件的庫存數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)與消耗數(shù)據(jù)等建立庫存策略優(yōu)化模型，基于模型合理安排生產(chǎn)設(shè)備備品備件的周期庫存、在途庫存、安全庫存與預(yù)期庫存數(shù)量，優(yōu)化備品備件庫存策略，降低備品備件庫存成本；
d） 充分考慮生產(chǎn)設(shè)備備品備件的通用性、計(jì)劃的準(zhǔn)確性以及使用方案的合理性，綜合考慮生產(chǎn)設(shè)備維修費(fèi)用、備件成本、性能表現(xiàn)等因素，建立備品備件使用方案知識(shí)庫，優(yōu)化備品備件使用方案.降低備品備件使用成本。
附件：《信息化和工業(yè)化融合管理體系生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)集》GB/T 23023-2022
表現(xiàn)出與人類智能(如推理和學(xué)習(xí))相關(guān)的各種功能的功能單元的能力;采用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)其預(yù)期用途的醫(yī)療器械;軟件組件是指嵌入到醫(yī)療器械中或作為醫(yī)療器械組成部分的軟件
明確了人工智能產(chǎn)業(yè)的邊界,將人工智能相關(guān)的軟硬件產(chǎn)品研究,開發(fā)和生產(chǎn),系統(tǒng)應(yīng)用,集成服務(wù)等核心產(chǎn)業(yè),及帶動(dòng)形成的相關(guān)產(chǎn)業(yè)都納入人工智能產(chǎn)業(yè)范疇
報(bào)告從政策支持,技術(shù)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)融合,投融資市場(chǎng)等角度出發(fā),結(jié)合國(guó)內(nèi)外競(jìng)爭(zhēng)格局變化,解析2022年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)背景,AI落地機(jī)遇和落地發(fā)展方向
提升人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性,隱私保護(hù)技術(shù)占據(jù)可信人工智能技術(shù)研究主流;開展可信AI測(cè)試工具征集和可信AI試評(píng)估等落地實(shí)踐;發(fā)布了一系列研究成果
A14K12 將K12四個(gè)年齡層次學(xué)生需要掌握的知識(shí)點(diǎn)分為智能感知,表示和推理,機(jī)器學(xué)習(xí), 自然交互和社會(huì)影響五個(gè)方面,了解計(jì)算機(jī)通過傳感器感知環(huán)境的能力
設(shè)置了10個(gè)模塊和62個(gè)知識(shí)點(diǎn)(含9個(gè)進(jìn)階知識(shí)點(diǎn)),希望學(xué)生們能了解符號(hào)主義人工智能,連接主義人工智能和行為主義人工智能以及人工智能融合交叉等歷史發(fā)展脈絡(luò)
人工智能知識(shí)領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容被分為智能系統(tǒng)基礎(chǔ),搜索與優(yōu)化,知識(shí)表達(dá)和推理,學(xué)習(xí),智能體,計(jì)算機(jī)視覺,自然語言處理,模式識(shí)別,先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器人,知識(shí)系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等13個(gè)知識(shí)點(diǎn)
《藍(lán)皮書》主要結(jié)合教育部計(jì)算機(jī)領(lǐng)域本科教育教學(xué)改革試點(diǎn)工作計(jì)劃(101計(jì)劃)中《人工智能引論》課程建設(shè)階段性結(jié)果,對(duì)人工智能教與學(xué)的知識(shí)點(diǎn)歷史發(fā)展和建設(shè)思路進(jìn)行思考
解讀了百度智能云全新升級(jí)的智能對(duì)話平臺(tái)UNIT 7.0及三大引擎的技術(shù)先進(jìn)性與應(yīng)用價(jià)值,幫助企業(yè)促進(jìn)營(yíng)銷與服務(wù)的一體化升級(jí)
現(xiàn)有人工智能企業(yè)超過11,000家,累計(jì)融資總額超過2,500億美元;累計(jì)融資金額則達(dá)到全球總額的95%，AI企業(yè)和融資活動(dòng)集中在美、中、英等國(guó)家
盤點(diǎn)了神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、智能技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域的重要進(jìn)展，同時(shí)還囊括了腦機(jī)接口、新型腦成像等學(xué)科熱點(diǎn)
政策層面,國(guó)內(nèi)外不斷強(qiáng)化人工智能的戰(zhàn)略地位;技術(shù)及應(yīng)用層面,以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展;基于可信人工智能的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐不斷深入
