小米 AIoT 安全实验室根据多年的安全测试经验积累、并结合国内外法律法规和标准规范，制定了本基线指南。本指南意在帮助国内物联网企业，在应对以上安全挑战时，可以有一个开放，便捷，落地的知识库，让企业在设计和开发消费级物联网终端产品时，可以对照此指南，规避一些基本的安全与隐私保护风险，以快速提升产品的安全与隐私保护能力。
目的对比无牙颌患者制作全口义齿数字化方法与传统方法的临床疗效。方法 选取34例无牙颌患者随机分为两组，数字组采用数字化方法修复全口义齿，传统组采用传统方法修复全口义齿，对比两组修复效果并对结果进行统计学分析。结果修复后1月内，数字组义齿压痛点总个数比传统组少，差异有统计学意义（P＜o．001）；修复后1个月，数字组咀嚼效率比传统组高，差异有统计学意义（P＜o．05）；修复后6个月，数字组下牙槽骨前牙、后牙区牙槽骨骨吸收量比传统组少，差异有统计学意义（P＜o．05）；修复后1周、2个月，数字组在义齿使用舒适感、佩戴稳定性和咀嚼能力方面评分比传统组高，差异有统计学意义（_P＜0．05），义齿美观性、发音清晰度评分差异无统计学意义（P＞0．05）。结论无牙颌患者使用数字化全口义齿临床效果良好；数字化全口义齿在减轻患者疼痛，减少牙槽骨吸收，提升佩戴舒适感、增强佩戴稳定性、提高咀嚼效率方面具有优势，值得推广。
背景：上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨是矫正上颌骨畸形及与颅骨位置关系异常最常见的手术方法，以往采用传统模型外科进行手术设计及手工制作咬合板的方法，人为操作误差大，难以精准地实施手术设计方案。近年来3D打印数字化定位导板在正颌外科中的应用显著提高了手术操作的精准度。目的：探讨改良数字化定位导板在上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨中的应用效果。方法：选择20例因上颌骨发育异常行上颌骨LeFort Ⅰ型截骨的患者，术前行薄层颅颌面CT扫描，将CT数据导入Mimics 20.0软件建立数字化模型，并进行虚拟手术设计。同时设计打印出改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板和咬合定位导板，术中联合应用3种导板行上颌骨的截骨及再定位。术后1周复查颅颌面CT并进行设计方案的术后验证。结果与结论：①上颌骨模拟位置和术后实际位置距离偏差中位数的绝对值小于 1 mm，牙合平面角度偏差中位数的绝对值小于1°；②图像融合偏差分析中，均方根值=（0.789±0.275） mm，其均数小于1 mm；③提示应用改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板及咬合定位导板能够安全、便捷、精准地完成上颌骨Le FortⅠ截骨。
提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。
营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 ３ 个领域。基于某市烟草零售数据，运用聚 类集成算法构建客户细分模型，实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Ｃｌａｒａ 算法和 Ｋ －ｍｅａｎｓ 算法，首先采用 Ｃｌａｒａ 算法随机生成初始聚类中心，Ｋ －ｍｅａｎｓ 算法进行无监督学习，得到最少代价的聚类中心，然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模，将类别与档位进行维度交叉，对零售客户在档位内二次细分，优化迭代分配，解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较，本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略，经市场验证，能够提升订足率和需求满足率。
大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备，由于高炉运行过程复杂，干扰因素繁多，经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行，本文利用高炉运行数据，开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点，利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量，使算法可以适应高炉数据的独特分布特征，并加入了滑窗机制，使算法具有实时更新的能力。随后，将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上，检测了算法的有效性，并将其与基础算法进行了对比分析，证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。
●经济发展、社会进步催生应用需求，传统手段功能单一、性能差和价格高难于推广，物联网带来新的产业机遇 ●用户需求牵引，初期用户壁垒（管理）为明显特征 产业链长，涉及通信网络、信息系统集成、自动控制多个领域 ●渗透性强，渗透到经济的各个领域，生活的方方面面●带动性强，带动信息技术的诸多领域发展
利用5G广覆盖特性，可为井下布置 密集传感器提供基础，助力井下巷 道、工作面、运输皮带等场景实现井 下全面感知透明化
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
移动办公模块提供良好的办公环境、办公家具及办公自动化设备。移动办公区每个工位设置最新一体式电脑、超级秘书、云桌面技术。在智慧办公楼内都能及时的调出所需文件资料，不必担心发生出门在外文件遗漏的窘境。
动环监控是指针对各类机房中的动力设备及环境变量进行集中监控，即:动力环境监控[1。一套完善的综合动力环境监控系统可以对分布的各个独立的动力设备和机房环境、机房安保监控对象进行遥测、遥信等采集，实时监视系统和设备、安保的运行状态，记录和处理相关数据，及时侦测故障，并作必要的遥控、遥调操作，适时通知人员处理;实现机房的少人、无人值守，以及电源、空调的集中监控维护管理，提高供电系统的可靠性和通信设备的安全性，为机房的管理自动化、运行智能化和决策科学化提供有力的技术支持。
XXX集团到“十三五”末，将通过利用互联网信息和高新技术改造传统产业等举措，将建成以大数据及云计算技术为核心平台的，以大农业、大健康、大汽车、大环保等产业为支撑的“一核四芯”五大战略性新型产业链生态圈。
当前，中国新能源汽车产业的高速发展，正驱动具有中国特色的智能网联产业生态加速成型。智能网联与新能源汽车的技术融合、协同发展，是中国汽车产业跻身全球竞争第一梯队的核心支撑。作为汽车产业向智能化、网联化转型的核心载体，智能网联汽车服务市场正迎来爆发式增长的战略机遇期。
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