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基于语音交互的智能家居系统

针对市面上各厂家的智能家居系统不兼容、操作复杂、功能单一等问题。 设 计了一款基于语音交互的智能家居系统,在 RaspberryPi 平台上采用 Python 语言,调 用百度语音识别、图灵机器人、Snowboy 唤醒词检测、itchat 库,以及亚马逊云端,通过 ZigBee 的单播通讯方式,实现了一款集远程手机控制、本地语音控制、以及网络离线 控制于一体的综合家居控制系统。 该系统借助于微信与 QQ 邮箱,具有用户基数大, 简单直接,以及功耗低、成本低等特点。 并针对老年用户行动不便,在 ZigBee 终端, 设计了可通过语音或电容按钮无线触发的电话求助装置,以及可调节亮度的夜灯装 置。 经测试三种控制模式转换自如,性能稳定,优于市面上大部分产品。

  • 2021-06-21
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面向智能化软件开发的开源生态大数据

本文提出了软件工程开源生态大数据 体系,构建了自生长的采集处理框架和汇 聚共享环境,并阐述了基于软件工程开源 生态大数据的智能化软件开发的相关研 究以及典型应用情况。面向智能化软件开 发的开源生态大数据研究具有很强的研 究意义和实际价值.

  • 2021-06-21
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大数据与服务型政府建设理念的共振:开放、共享与前瞻

大数据与服务型政府建设理念的共振:开放、共享与前瞻

  • 2021-06-21
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AI赋能下的智能家居摄像机

智能家居摄像机是智能家居中的热门产品,近些年正迅速发展。在智能家居摄像机行业发展过程中,也遇到了智能摄像机不“智能”,用户体验不好等问题,而人工智能技 术的进步则解决了这一问题。人工智能技术如何与智能家居摄像机相结合,发展出更加智能、更人性化的体验,将是未来智能家居摄像机行业的新机遇。本文主要阐述了人工智能技术能够在哪些方面赋能智能家居摄像机,推动整个智能家居摄像机行业发展。

  • 2021-06-21
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二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法 (1)

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2Destimating signal parameter via rotationalinvariance techniques,2口ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2nESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2nESPRIT(polarized quadratic forward_backward 2D ESPRIT,PQ_FB_2nESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ_FB_2D—ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2DESPRIT(forward_backward 2nESPRIT,FB_2D ESPRIT)算法及平方FB_2nESPRIT(quadraticFB_2口ESPRIT,Q_FB_2nESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

  • 2021-06-21
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基于智能家居的物联网感知层密钥管理技术研究

近年来物联网获得广泛应用,智能家居作为物联网应用之一,在提高生活便利性的同时,其安全问题也日趋严峻 . 物联网具有三层结构,最底层为感知层,感知层主要包含 RFID 和 WSN 两部分 . 在分析智能家居感知层密钥管理特点的基础上,总结智能家居感知层的密钥管理主体、过程、技术关注点,并详细论述了基于智能家居的物联网感知层 RFID 和 WSN 密钥管理技术,最后提出密钥管理技术研究方向

  • 2021-06-21
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基于语音识别智能家居系统的设计与实现

为了创建良好的家居环境以及为手臂残障人士提供方便,设计了一套智能家居系统。 该系统由语音识别系统、室 内光照采集与控制系统和室内温度检测与控制系统共同组成。 使用 LD3320 实现语音识别,通过上位机发出控制信号,进 行室内灯光和温度的控制。 通过对室内光源照度分布建立模型并分析,设计了光源以及光照传感器的分布。 并且利用迟 滞比较器软件算法使光源可以根据室内的光照强度进行补光,以达到国际照明标准。 考虑到人体舒适度,通过建立体感 温度与相对湿度、环境温度的函数关系,得到最佳的设置温度。 最后利用模糊 PID 算法控制中央空调的送风机使室内达 到设置温度。 该智能家居系统具有实时检测、稳定性好、节约电能、成本低等优点,可以广泛应用于智能家居市场。

  • 2021-06-21
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一种基于工业互联网的产品周期控制方法

本发明公开了一种基于工业互联网的产品 周期控制方法,所述方法具体包括如下步骤:S1、 基于产品的存储时间来确定销售价格;S2、周期 性的基于各生命周期内的盈利额对销售价格进 行调整,售出产品的存储时间即为该产品的生命 周期。基于产品的存储周期来确定销售价格,存 储时间越长,销售价格越低,一方面较满足了高 端客户对新鲜食品的需求,另一方面,通过对存 储时间相对长的产品进行逐级降价,以达到缩短 产品生命周期的目的。

  • 2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。

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