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智慧小区AI安防系统解决方案

智慧社区解决方案从业主、物业、开发商为出发点,通过智能技术全面提升业主生活体验与生活品质,致力于为小区住户提供安全、舒适、便捷、关爱、幸福的体验式社区生活,并提升物业管理效率,助力物业运营增值,为开发商及物业打造高端小区,创造更大的价值。

  • 2021-06-18
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物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

  • 2021-06-18
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数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合;交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
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基于情景感知的智慧图书馆场景式服务研究

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要,体现了图书馆对用户体验的重视,对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究,阐述相关概念与内涵,并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此,文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程,搭建以用户为中心,由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架,并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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准共形映射的三维模型变形算法_况立群

为了解决在三维曲面之间直接变形艰难、局部区域失真较大、对细节丰富或骨架不明显的模型变形效果差的问题,提出一种基于准共形映射的三维模型变形算法。首先,采用准共形映射将三维模型参数化到二维平面圆盘;其次,基于准共形迭代算法计算2个二维平面圆盘之间的映射,构建变形后的二维模型;最后,采用模型恢复算法从变形后的二维模型还原出三维模型,从而得到具有不同外观的三维模型。实验选取了2个公开数据集中的三维模型进行变形操作,并与基于拉普拉斯的微分坐标变形算法进行了对比。结果表明,该方法可以便捷地对模型进行平移、旋转和拉伸等操作,很好地保持了模型的局部特征,运行时间短,变形效果好,鲁棒性强。此方法能够适用于具有任意边界的模型,对模型的选取要求低,适用于各类三维模型的变形及三维模型的快速构造。

  • 2021-06-18
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一种基于工业互联网标识解析的智能运维系统

本发明公开了一种基于工业互联网标识解析的智能运维系统,包括有运维管理资源库,所述运维管理资源库包括有共享知识库和数据库,所述数据库包括有网络维修信息、第三方应用客户端用户信息和标识解析规则信息。本发明以运维管理资源库为核心,在运维管理资源库内设计共享知识库来记录产品信息、物流信息和供应商信息,以便使用者查询维护和运行使用,并实时记录网络维修信息、用户信息和标识解析规则信息,来方便使用者运维溯源系统使用,同时设计运维监控管理、统一权限管理、运维统计分析、统一事件管理、统一数据交互管理、性能状态分析来和运维管理资源库进行信息交互,以便使用者实时了解溯源系统的动态变化信息,为运行和维护带来方便。

  • 2021-06-18
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食品科学大数据与人工智能技术

要 大数据技术是指从各类数据中,通过不同分析方法和工具获取有价值信息的能力。 人工智能技术是指研究、开发用 于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术。 大数据技术与人工智能技术相辅相成,大数据是人工智能的基石,人工智 能是大数据应用的体现。 食品科学大数据与人工智能则是将大数据技术、人工智能技术与食品科学交叉融合。 将人工智能 与大数据技术融合到传统食品科学领域中,可以创新食谱并智能推荐,追踪溯源食品,分析用户口味偏好,监控食品安全 等,使得食品科学获得更大发展,并为人们提供更好的服务。 本文阐释当前食品领域大数据与人工智能交叉融合发展现状, 分析其面临的挑战,讨论可行性解决方案,展望食品科学大数据与人工智能技术未来发展趋势。 本文通过抛砖引玉,旨在吸 引更多的大数据和人工智能技术与食品科学相结合,从而更好地预见并服务于未来食品的发展。

  • 2021-06-17
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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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