针对卫星信号在室内定位不可用和存在定位误差的问题，分析了室内定位误差的主要来源，对室内定位的信道模型、算法原理和常用技术进行了研究。首先提出TOA/RSS二步加权最小二乘混合定位法和TOA/AOA排序加权混合定位法两种混合参数定位方法，可有效提高定位精度及鲁棒性；其次分析了各种定位技术的优缺点并比较了成本和定位精度，在实际应用中应当根据环境变化程度和精度需求来选取相应的定位技术；最后阐述了室内定位的特点与未来趋势，为该领域的研究方向提供了参考。
考虑非线性极化效应时直流接地极电流在油气管道耦合的电压电流建模和计算.pdf
近年来，“互联网+”智慧能源、电力市场改革、新能源革命等一系列举措引发了电力系统信息大爆炸，导致海量的电力设备、电器以及用户需要连接。信息的感知、连接、传输、处理、应用及发布，范围越来越广，规模越来越大并出现了大规模、复杂的高维的动态系统，伴随着海量数据集。而集中式信号处理在处理这类问题时，存在着通信负担重、计算复杂度高、可扩展性差、鲁棒性差等缺点。因此集中式信号处理方式已经明显不适用，需要新业务、新模型、新算法来解决。在大规模复杂电力系统中采用分布式信号处理是有效的解决方法。本文从多个角度对国内外分布式感知和协同估计进行梳理和综述，为后期研究提供一定的理论基础。
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基于ABM仿真的实时市场结算不平衡费用分析.pdf
一个完整的 SLAM（simultaneous localizationandmapping） 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们进行优化，从而得到全局一致的轨迹。建图则是根据状态估计得到的轨迹建立与任务要求相对应的地图。通常,仅含有前端和局部后端的框架被称为里程计, 而带有回环检测和全局后端的完整框架被称为 SLAM。
为了降低室内环境下INS/UWB组合导航中有色测量噪声（CMN）对导航精度的影响，本文对高斯-马尔可夫CMN下的分布式KF（dKF）进行了改进，使用可变CFM，使CFM能够随着导航环境的变化而变化。针对分布式KF，局部滤波器利用INS和UWB分别测量的距离之差作为其观测量，对目标行人的位置进行预估。在此基础上，主滤器通过融合局部滤波器的估计值来估计目标行人当前时刻的位置。实验表明，与标准dKF相比，使用可变CFM改进的dKF可以将定位均方根误差（RMSE）降低26.85%。
台风暴雨灾害下的110kV线路倒塔与断线事故评估方法.pdf
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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。
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支持添加、修改删除、导入、导出车牌号码，可下载导入模板进行导入，车牌列表包括:车辆编号、车牌号码、对应车场、车辆品牌、车辆类型、车辆颜色、车主等信息
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