回顾往昔，贸易关系是通过人见到人，人接触人建立起来的；绝大多数人受阻于地域和距离的障碍,很难亲自建立国际贸易关系渠道,只有少数人能够克服地域空间的阻隔，在历史上自然形成了一条传统的贸易经商路线———这叫商业。
ZigBee与语音识别在智能家居系统中的应用研究
智能安防的感知和识别关键技术研究，技术上的可行性
根据联合国的预测， 从1950~2050年的100年内， 全球城市化率将翻番， 2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。根据联合国的预测， 从1950~2050年的100年内， 全球城市化率将翻番， 2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。而用先进的技术实现城市的可持续发展正成为众望所归的最佳解决方案，特别是被人工智能武装的智慧城市将引领城市的未来发展。
基于计算机视觉的智能安防监控系统研究.
随着分布式发电系统的日益增多，光伏发电预测逐渐成为影响电力系统运行及调度的关键。本文提出一种基于改进相似日算法和集成学习的短期光伏发电混合预测模型。应用改进的相似日算法在历史数据中找到相似日，将相似日数据和气候因素等作为 Bagging 集成学习的输入变量，对其进行建模训练。通过公开的光伏数据集进行验证，并与传统的神经网络模型和支持向量机进行对比。结果表明，该模型具有较高的预测精度。
为快速求得满足塑件成型质量要求的一组最优注塑工艺参数组合，减少注塑生产时操作人员的调试次数，提高塑件成型质量以及生产效率，提出基于多元二阶响应面代理模型和非线性序列二次规划（NLPQL）算法对注塑成型质量进行控制与预测。以某型无线对讲机的塑料外壳为分析对象，应用拉丁超立方抽样法并结合模流分析建立试验样本，构建试验优化目标同试验因素之间的二阶响应面代理模型，基于NLPQL算法在代理模型内进行全局寻优，求得了一组满足塑件成型质量的最优工艺参数组合，NLPQL算法给出了该塑件翘曲量和缩合指数的预测值。试验结果证明了提出方法的有效性，为其他塑件的注塑成型质量控制提供了一套有益的理论方法。
：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有 效性。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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