多数重点单位，行业单位,小区以及园区等消防监管系统还是传统消防中前端传感器+后端报警主机的监管模式,没有联网监管,信息化程度比较低，在报警信息的共享和多方监管应用上远远不够。
物联网是在互联网基础上利用传感器、射频识别技术、全球定位 系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在链接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理，从而构造一个覆盖世界.上万事万物的“Internet of Things“即M2M网络。
互联网（internet），又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。互联网始于1969年美国的阿帕网。通常internet泛指互联网，而Internet则特指因特网。
【目的】健康评价是实施森林资源健康经营的前提和基础，但现有研究多从单一尺度开展，未充分考虑森林生态系统 的层级结构。为此，该文以林木冠层特征为基础，结合 Landsat TM 数据和统计学方法实现森林健康评价的多尺度转换， 为我国森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭盘古林场 50 块固定样地单木健康调查数据为基础， 采用熵值-AHP 综合指数法构建单木健康评价模型，并汇总得到样地尺度健康得分的平均值（Hm）、标准差（Hstd）、变异系 数（Hcv）、偏度（Hpd）和峰度（Hfd）共 5 项统计指标，结合 Landsat TM 和地形数据并采用非线性度量误差联立方程组模型 构造区域尺度森林健康评价综合反演模型，实现了森林健康从单木-林分-区域的多尺度综合评估。【结果】样地调查结果 表明：盘古林场单木健康得分均值为 0.663 8 ± 0.091 2，整体处于亚健康水平，其中亚健康树木所占比例最高（79.43%）；区 域内不同树种健康等级间差异显著，主要表现为云杉 ＞ 白桦 ＞ 兴安落叶松 ＞ 山杨 ＞ 樟子松；林分尺度健康得分的 Hm、 Hstd、Hcv、Hpd 和 Hfd 值分别为 0.663 3、0.084 1、12.84%、-0.607 6 和 0.846 0，表明该地区约 78.43% 的林分中单木健康得 分呈明显左偏尖削状正态分布；遥感反演结果表明：区域内森林健康得分 Hm 均值约为 0.619 4 ± 0.054 3，其主要受地形 （DEM）、植被指数（RVI、DVI、EVI 和 Green）和原始波段（B1、B3）等多种因素的综合影响，所建模型的预估精度可达到 75% 以上，能够满足森林健康评价的需求；林场范围内林木健康得分整体呈现南低北高的格局，且 Hm 较高区域主要集中 在居民点、道路沿线等交通便利地区。【结论】盘古林场森林整体以亚健康为主，亟待开展科学的健康经营；同时，该文提 出的以林木冠层特征为基础并充分结合遥感数据和统计学方法，能够有效实现森林健康的多尺度评价。
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象:一个公司日常运营所生成和积累用户行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
推动新一代信息技术与实体经济融合发展_基于智能制造视角
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对比各国工业互联网发展现状与问题，发展前景
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
紧接上文，我们讲的是连续形式的PID公式，但连续形式的PID需要用模拟电路来实现，对于单片机而言，我们需要离散形式的PID，本节我们就来看看离散型PID的具体实现：
卡尔曼滤波我计划分为两部分，卡尔曼滤波（一）基础篇；算法篇——卡尔曼滤波（二）进阶，算法篇——卡尔曼滤波（三）实战
算法篇——常用的十大滤波算法
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