采用计算机互联网技术对大楼设备进行自动控制，对信息资源进行管理，实现智能楼宇信息化。2019年8月在上海举行的“2019世界人工智能大会”中的“AI赋能-智慧建筑”论坛上，上海市楼宇科技研究会的《智慧楼宇评价指标体系》首次把智能化楼宇、绿色建筑、云计算等科技和楼宇综合管理融合集成在一起，形成了“智慧楼宇（SMART BUILDING）”的概念，并形成绿色建筑、自动化集成、现代物业管理和融入“智慧城市”等四大体系的评价方法与内容，在会议上取得了海内外广泛关注与共识。
21世纪的中国安防行业，从用户层面可以细分为个人安全、家居安全、社区安全、城市安全、环境安全、应急安全、消防安全、信息安全、行业安全和国土安全等十大类安全需求；从企业层面来看，企业必须同时具有兼容性好的软硬件产品、统一的系统集成平台、获得产品的快速渠道、优质的工程施工以及良好的运营服务等五大要素。这两个层面的变化，标志着国内的安防行业步入了一个新的发展阶段，国内大安防时代已经来临。
智慧楼宇（IB，Intelligent Building）也称智能建筑、智能楼宇，是将建筑、通信、计算机和控制等各方面的先进科技相互融合，合理集成为最优化的整体，具有工程投资合理、设备高度自动化、信息管理科学、服务高效优质、使用灵活方便和环境安全舒适等特点，是能够适应信息化社会发展需求的现代化新型建筑。作为一座现代化城市的重要组成部分，智慧楼宇凭借智能化、信息化、可视化、人性化、高度集成化等特点，日益成为智慧城市发展的强大驱动力。
智慧建筑内的硬件、应用 、服务等资源，提供物联 、管理与数字服务，赋予 建筑综合协同的智慧能力 ，并为建筑管理运营者与 建筑业主方提供安全、高 效、便利的建筑综合管理 运营。由建筑物自动化（BA）、 通信自动化（CA）、办公 自动化（OA）、安全保卫 自动化（SAS）、消防自 动化（FAS）外加结构化 综合布线系统（SCS）、 结构化综合网络系统（ SNS）、智能楼宇综合信 息管理自动化系统（MAS ）组成。
安全问题是大家目前较为操心的问题。其实专业一点来说，防御分为：主动防御和被动防御。众所周知，我们安装的视频监控系统、指纹锁等，这些都属于被动防御。主动防御就是我们现在所熟悉的智能安防系统，这样可以做到更全方位的安全保障。
我国工程建设正处于前所未有的历史高峰期，大量的住宅和公共建筑和城市基础设施等建设和投入使用，而且随着中国经济社会的进一步发展，新的建设工程仍将不断涌现。据住房和城乡建设部预测，到2020年，中国将会新增各类建筑大约300亿平方米，因此建筑业仍将保持持续快速发展的趋势。
围绕“面向复杂数据系统精准建模分析”和"复杂智能系统的原理分析与算法设计方法”两大核心能力,构建由代数学、概率论、数理统计、信号分析、数据结构与算法分析等组成的数据精准建模分析课程群,以及由微分方程与动力系统、计算机
目前楼宇电子信息、软件开发、自动化设备企业数量占比已超8成。而物联网正是全球电子信息创业的下一个风口，根据全球权威资讯机构报告，到2021年全球物联网连接数将超过160亿，将带来数万亿计的产业规模，而目前基于非授权频段的开放的LoRa技术则是低功耗物联网中的最大阵营，由中兴通讯等单位共同发起的中国LoRa应用联盟（China LoRa Application Alliance）下面简称CLAA，建立了一个标准而开放的技术架构，CLAA OPENSTACK为众多的电子信息创业者提供了更加便捷的应用开发平台。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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