近年来，随着网络信息技术的迅猛发展，网络空间已渗透到政治、经济、外交、军事、文化等各领域，与传统的陆、海、空、天物理空间相互交织，对人类生产、生活、社会活动乃至意识形态的各个方面发挥越来越大的影响。网络空间的快速发展变化，连带着经济、社会、文化和军事的深刻变革，已经成为影响国家安全形势的重要因素。我们面临的安全威胁，日常大量发生的是来自被称为第五疆域的网络空间。为应对来自网络空间的安全威胁，人们建设了各类安全系统，发展了各种技术手段，网络靶场和网络空间测绘是近年来发展较快的两个技术领域。
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近年来，电信运营商的传统通信业务受OTT冲击，用户和营业收入均面临增速放缓或减少的挑战。然而，移动数据增势迅猛，对于运营商的网络造成巨大冲击，网络扩容投资巨大且依旧无法满足流量需求，运营商面临“增量不增收”的尴尬局面，运营商未来的网络需要转型。
随着电子技术和传感器分辨率的不断提高，传统多目标跟踪（MTT）中的“点目标”假设不再成立，一个目标在采样时刻内对应多个量测，这样的目标可以称之为“扩展目标（ET）”。扩展目标是具有一定空间范围的目标，其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元，目标对应传感器的多个量测信息，会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以，可借助多源信息融合技术，利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪（ETT）问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注，如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。
为了提高农业机械自动导航系统的精度和稳定性，综合考虑农机作业时的实际运动状态，本文将GNSS定位系统和集成了加速度计和陀螺仪的IMU相融合，提出了一种模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波（FA-FIR-KF）算法，对位置信息和姿态信息进行融合。基于FA-FIR-KF算法，其中：四元数法的引入，可以抑制农机坐标非线性的问题；模糊推理系统的引入，可以使系统对异常噪声具有自适应调节能力；遗忘因子的引入，可以使系统不过度依赖先验统计信息，从而迅速地追踪突变信号。试验结果表明，相对于非滤波情况，FA-FIR-KF模型可以使农机更平滑、稳定、精准地跟踪期望路径，跟踪精度在厘米级。
随着目标检测技术的飞速发展，通过检测跟踪（Trackingbydetection，TBD）在多目标跟踪中成为主流。在处理流程中，目标轨迹通过对整个视频流的全局优化处理计算，如flow网络、概率图模型等。然而，由于批处理，这些方法不适用于需要实时目标辨识的在线场景。传统方法有多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking，MHT）和联合概率数据关联滤波（Joint Probabilistic Data Association Filter，JPDAF），这些方法一帧帧的处理数据关联。JPDAF通过用关联似然加权测量生成单状态假设；MHT跟踪所有可能的假设，但为了降低运算量需要剪枝。这两种方法最近都被改进为TBD方式，取得很好效果，然而却增大了计算量和部署复杂度。
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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。
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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