基于VSIMM_SRCKF的ADS_B航迹滤波方法研究_杜云

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型（VSIMM-SRCKF）算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法（VSIMM-SRCKF）在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

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基于Pr_fer编码的随机图模型生成算法_李丛丛

根据图模型的结构特征和参数特征等要素设计生成随机的模型,根据顶点数与度的大小生成随机结构的CP-nets,其原理是通过改进Prüfer编码得到DAG编码,又建立DAG编码与图结构的一对一映射实现图模型的随机生成。通过设计的占优查询算法与典型的占优查询相结合验证了占优查询算法的时间消耗严重依赖于图拓扑结构的随机性和参数数量的随机性。

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无线传感网与移动通信网融合业务流模型和预测算法研究_唐宾徽

由于移动通信网和无线传感网各有特点,且各自的网络结构和协议栈差别较大,两网异构融合产生的多业务数据流量将同时具备局部性、周期性、随机性、突发性等多重特点,结构复杂,对网络运营能力及安全监测带来了技术难题。文中针对多业务流的场景,分析各类业务流模型的特点,提出一种基于异构网的融合业务流模型,并对业务流量通过预测算法进行预测。仿真结果表明,该模型算法的预测精度较高,为异构网的多业务融合起到了重要的支撑作用。

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AI技术为四大法律服务领域数字化转型打造实验田

AI智能服务的发挥空间很大，加大AI技术的引入及应用，可以驱动法律工作方式的改良，在法律服务方面发挥重要作用。传统工作模式下，法律人员要通过自定义的人工方式完成重复性强、密集大的常规性工作，效率低下成本高。AI智能应用，可以通过自动化工作方式，采用“人机互动”方式，以机器取代人工，完成基础性的法律咨询服务工作，降低人工成本的同时大幅提升工作效率。将低价值工法律咨询服务交给AI处理，让法律人员专注于不可替代的智力输出工作，创造更高的法律工作价值。

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基于数字化孪生技术的设备健康状态管理研究

本文是基于数字化孪生技术，通过建立通用服务技术平台，进行大数据预处理、数据集成，分析研究工业现场设备的静态数据和实时数据关联规则集成，打破设备管理的传统模式，形成智能决策以支持多部门协同联动的设备健康状态管理体系。该技术的应用可以提高设备管理效率，降低设备维护成本，实现缩短设备检验、维护时间，提高设备利用率，最终形成良好的可复制可推广的设备健康状态管理信息化产品。

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绿色矿山建设——数字化矿山技术应用与研究

矿业发达国家的矿山在80年代后期，陆续采用高精度激光/GPS自动测控、快速品位分析仪进行质量控制、GPD卡车自动调度和车辆智能行车系统，进入上世纪90年代末期，这些国家信息化的重点已经转移到地下矿山生产过程自动化，实现远程遥控和自动化操作。

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飞机数字化装配工艺仿真技术

利用产品的三维数字样机，对产品的装配过程统一建模，在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真。这样，在建立了产品和资源数字模型的基础上，就可以在产品的设计阶段模拟出产品的实际装配过程，而无需实物样机。

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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

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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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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。