基于深度学习的刀具磨损监测研究现状_王大春

基于传统机器学习的刀具磨损监测模型监测精度低且计算复杂度高，难以满足智能制造的发展需求。而基于深度学习的刀具磨损监测模型数据处理和特征提取能力较强，可明显提高监测精度，使加工过程更智能化，因此广泛应用于刀具磨损监测

2023-02-08
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基于改进粒子群优化长短时记...的脱硫系统SO_2预测模型_吴磊

针对燃煤电厂脱硫系统出口 SO2 质量浓度难以稳定控制的问题，提出了一种基于改进粒子群算法（IPSO）优化长短时记忆（LSTM）神经网络的 IPSO-LSTM 预测模型。

2023-02-08
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基于随机森林回归算法的山洪灾害临界雨量预估模型_赵龙

针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题，以山东省临朐县山丘区 237 个沿河村落为研究对象，选取有实测资料、计算条件较好的沿河落，采用水文水力学法，计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集; 选取降雨特征、流域特征、沿河村落特征、河道特征等参数，基于随机森林回归算法，构建山洪灾害临界雨量预估模型，利用网格搜索法及 K 折交叉验证法调整预估模型参数; 确定无实测资料的沿河村落山洪灾害临界雨量指标，并验证预估模型精度，分析特征参数重要度

2023-02-09
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基于物联网的建筑工地扬尘监测系统设计_丁承君

针对建筑工地扬尘监测中存在监测面积广、网络布线难、监测环境恶劣且传感器易受干扰等问题，设计了一种基于 LoRa 的物联网( IoT) 建筑施工现场扬尘监测系统，利用物联网的三层架构对数据进行采集、上传和处理，实现了对施工过程中扬尘情况实时监测并对异常情况进行报警的功能

2023-02-08
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可溶性聚酰亚胺_纳米SiO_2复合薄膜的制备及性能_陈琳

采用硅烷偶联法对纳米ＳｉＯ２粒子的表面进行修饰改性，之后与可溶性聚酰亚胺溶液混合，并经高速机械搅拌与球磨分散工艺，制备了不同掺杂量的柔性聚酰亚胺／纳米ＳｉＯ２复合薄膜。结果表明：随着ＳｉＯ２掺杂量的提高，复合薄膜的热尺寸稳定性、折射率、介电性能显著改善，同时在可见光区保持有较高透光率、较低浊度以及良好力学性能

2023-02-09
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基于BIM和物联网技术的建...智慧工地施工安全管理的研究_李佩琪

为了使建筑施工的安全管理水平得到改善，对 BIM 技术在安全管理中的应用展开了研讨。利用 BIM和物联网技术对所有可能对施工人员构成危险的因素进行识别，凭借智慧工地平台完成 BIM 技术与施工现场的虚实结合，构建了基于 BIM 的智慧工地安全管理体系，在很大程度上弥补了传统安全管理方法中存在的不足之处，能够有效地预防安全事故的发生，对今后施工安全管理具有一定的参考价值。

2023-02-09
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基于图像深度学习的垃圾热值预测研究_谢昊源

垃圾焚烧发电厂入炉垃圾热值波动大，影响了锅炉运行的稳定性和发电效率，利用图像深度学习的方法实现入炉垃圾热值的实时预测，有助于电厂实现“超前调控”。

2023-02-09
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基于遥感技术的长沙城市热岛效应特征分析_张翠峰

为探究长沙市近年来城市热岛的变化特征，以Ｌａｎｄｓａｔ８卫星资料为数据源，采用单窗法反演２０１８年，２０１９年，２０２０年３年的长沙市地表温度，在此基础上，将地表温度分为低、中低、中、中高和高温区５个等级，统计各级温区面积所占比例在三年的变化情况

2023-02-09
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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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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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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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