预估模型的遗传算法在WRSN中的充电调度研究

高效充电调度问题一直是无线可充电传感器网络研究的关键之一。针对该问题，提出一种基于充电路径预估模型的遗传算法。该算法能够有效地完成充电任务从而使得传感器及时得到充电服务。算法包含了充电路径预估模型、染色体结构、选择、交配以及变异操作这几部分的设计。仿真结果表明，与 EDF、REDF 和 NJNP 相比，该算法有效地提高了网络的性能。

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大数据平台的模型思维和用户增长

今天分享的内容分为三个部分，首先介绍下快看漫画发展状况，第二个就是我们在大数据平台和大数据业务发展的过程中总结的模型思维以及平台搭建的一些经验，最后是基于我们的数据平台用数据驱动去增长用户、业务的一些实践经验。

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电动机设备状态在线监测装置及其监测方法

一种电动机设备状态在线监测装置包括依次连接的数据采集模块（10）、数据处理模块（20）、数据分析模块（30）、数据输出模块（40）以及电源模块（50）。该装置的监测方法包括：利用数据采集模块采集电动机的参数；对所采集的数据进行处理，适应数据分析模块的需要；数据分析模块对数据进行全面分析，并把分析结果输出至数据输出模块。本发明改变了传统的电动机检测方式，运用在线监测的方式，更准确、实时的掌握电机在各个状态的健康状况，更有效、早期的解决电机存在的故障隐患，不依赖于工作人员的技能水平，电动机的在线状态监测及故障诊断是未来发展的必然趋势。

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339页大数据之路阿里巴巴大数据实践

在阿里巴巴集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到 EB 级别，部分单张表每天的数据记录数高达儿千亿条；在 20 年“双购物狂欢节”的 24 小时中，支付金额达到了亿元人民币，支付峰值高达万笔／秒，下单峰值达 17.5 万笔／秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露巨大的信息量给数据采集、存｛谐和计算都带来了极大的挑战《大数据之路一一阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的本书中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务市求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。

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软件可靠性模型算法分析与评价

关于软件可靠性的确切含义，学术界有过长期的争论，经过长期的争论和研究，1983 年美国IEEE计算机学会对。“软件可靠性”一次正式做出如下定义:（1）在规定条件下，在规定的时间内，软件不引起系统失效的概率，该概率是系统输入和系统使用的函数，也是软件中存在的错误的函数:系统输入将确定是否会遇到已存在的错误（如果错误存在的话）:（2）在规定的时间周期内，在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。

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交互式多模型的转移概率自适应算法研究及应用

交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）兼具低计算量与高精度的优势，是最主流、最具费效比的多模型算法，在混合系统状态估计领域有着广泛的应用。转移概率矩阵（Transition Probability Matrix,TPM）是IMM算法中的重要参数，往往根据先验信息被设置为固定的常数矩阵，这是一种保守而折中的参数设定方法，导致IMM算法不能达到预期性能。本文分析了IMM算法估计混合系统状态时，不同系统状态下对TPM的需求，针对其转移概率自适应算法的研究与应用展开了如下工作.

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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛，得到了许多学者的关注，已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发，介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则，详细分析各种空面变换算法，主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨，对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

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浅谈视频安防监控系统的全数字化发展趋势

全数字化视频安防监控系统，以其数据传输可靠性高、传输速度快、多功能多角度多画面同步显示操作等功能特性，在小区安防监控智能人性化服务方面发挥着极其重要的作用。本文在论述了小区视频安防监控系统整体设计方案后，重点研究了全数字化视频监控系统的网络结构和功能实现。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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新兴技术研究：农业科技风险投资首秀

2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮，没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩，这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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中国制造业PMI报告

在13个分指数中，有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是，新订单指数7月份下跌2.7点，降至三年低点48.5，显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点，降至49.6，重新进入收缩区间。在此背景下，产出指数7月份下降1.5点至49.9，指向制造业生产略有收缩。此外，投入采购指数下降2.0点至49.4，表明采购活动减少。此外值得注意的是，出厂价格尽管投入价格持续上涨，但仍进一步下降:材料价格持续上涨，但速度放缓，投入价格指数为53.2。与此同时，出厂价格指数微降0.4点至47.8，显示出厂价格下降。

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重卡超充化、运动域智能化助力电动汽车产业高质量发展

构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”，联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP)，成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作，以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标，该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导，该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成，该委员会指定不同的“任务”，这些任务可以是研究项目或活动领域。