近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻．物联网具有三层结构，最底层为感知层．以物联网感知层安全为核心，以智能家居为载体。从硬件设备、用户信息、系统平台、网络传输四个方面入手，总结智能家居物联网的安全问题，在此基础上分析基于智能家居的物联网感知层安全威胁，并详细描述了基于智能家居的物联网感知层安全关键技术．
目的 评价应用颌间牵引改善数字化技术联合自体骨移植修复下颌骨缺损后仍然存在的上、下颌咬合关系不良的临床效果。方法 回顾分析中山大学附属口腔医院口腔颌面外科和桂林市第二人民医院口腔科2016年1月至2018年2月进行的18例利用数字化技术联合自体骨移植修复口腔下颌骨缺损的手术，术前均采用数字化辅助外科技术制作个体化树脂头模、设计腓骨或髂骨修复的位置及高度，其中17例为血管化游离腓骨肌皮瓣修复手术、1例游离髂骨修复下颌骨缺损手术。9例术中植入Ormco颌间牵引钉并术后早期颌间牵引，维持咬合关系稳定，另外9例术中未同期植入牵引钉，术后无颌间牵引。记录颌间牵引钉使用数目、位置、咬合关系情况。 采用Fisher确切概 率法（SPSS 25.0统计软件），分析采用早期颌间牵引与未采用早期颌间牵引这两种方法对数字化技术辅助修复下颌骨缺损后咬合关系的恢复效果。结果 手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的9例患者中，2例（22.22%）出院时（术后12 ~ 14 d）咬合关系正常、7例（77.78%）出院时存在不同程度后牙早接触；9例未同期植入牵引钉患者中，3例（33.33%）出院时咬合关系正常、6例（66.67%）存在不同程度咬合早接触，两组患者出院时咬合关系不佳的比例无明显差异（P = 1.00）。术后1、6和12个月复诊，手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的 9 例患者，咬合关系均正常且稳定；未同期植入牵引钉行颌间牵引患者，术后 1 个月仅 2例（22.22%）咬合关系正常、7例（77.78%）患者均不同程度咬合关系不良，未同期植入颌间牵引钉组患者咬合关系不佳发生率明显高于同期植入颌间牵引钉并早期颌间牵引组的患者（P = 0.002）。结论 应用牵引钉早期颌间牵引明显有利于数字化技术修复下颌骨缺损后的咬合关系稳定。
针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合，同时高技术产品价格很难惠民，智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象，本文提出将树莓派和 ＮｏｄｅＭＣＵ 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 ４Ｂ＋在 Ｌｉｎｕｘ 系统下运行百度云平台提供的 ＳＤＫ 加上麦克风阵列和 ＣＳＩ 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Ｐｙｔｈｏｎ ｓｅｒｉａｌ 库实现与 Ａｒｄｕｉｎｏ 串口通信，树莓派将语音识别到的指令下发至 Ａｒｄｕｉｎｏ，从而 实现人与硬件设备语音交互。ＮｏｄｅＭＣＵ 通过内置 ＥＳＰ８２６６ 芯片使用 Ａｒｄｕｉｎｏ ＩＤＥ 编译将传感器采集到的数据通过 ＴＣＰ 协 议与物联网云平台连接，实现数据的远程存储，家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示，实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求，设计成本低廉，功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互，提高了多任务并行处 理能力。
“互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配量中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提高实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新状态。
该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合，设计并实现了智能家居系统。该设计主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术，系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令，实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法，在感知家庭环境数据的同时，为用户的行为建模，可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持，智能家居成为了新型产业的佼佼者，伴随着时代发展，人工智能技术的介入，将会让人们的生活更安全、环保、智能。
人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题，但各品牌智能家居设备互不兼容，成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别，缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题，采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备，在主机和人形机器人上构建N-pod主机，使用深度卷积神经网络实现语音识别，使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理，形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案，达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用，该设备适用于居家养老人群，语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品，具有较大的经济和社会效益。
未来智能建筑将多系统混合组网，如门禁系统、报警系统、智能照明、电梯控制、CCTV联动、消防联动、一卡通等多个子系统可混合组网,共用绿色总线。
依托移动物联网基础架构，推出可视化的医疗设备人员定位系统,实现医院固定资产的精细化管理、提高医院运营管理效益。
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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
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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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