利用 2016—2020 年 Sentinel-2 多光谱遥感影像和同步实测叶绿素 a 浓度数据，提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素 a 遥感反演方法，并应用于阳澄湖。
建筑业作为高风险行业，建筑安全一直是行业关注的焦点。近 年 来，计算机视觉技术的快速发展为建筑工程安全管理提供了可能性
为了更快捷准确地解决冲压成形过程中的工艺参数优化问题，提出一种 DYNAFOＲM 与智能算法相融合的优化策略。以汽车行李箱盖内板冲压成形为例，以最大减薄率为优化目标
在城市交通中,时常出现电动车骑行者引发的安全事故。佩戴安全头盔可以有效地避免或降低安全事故带来的损害,因此目前多个城市已经颁布了佩戴安全头盔的相关法规。针对现有的安全头盔佩戴检测准确率低的问题,提出了一种基于改进 YOLOv3的安全头盔佩戴检测算法。
数字化转型不是一个单一的、可以一触而就，或者一劳永逸的信息后项目；而是一个旅程。企业应该从企业战略层面考虑整个数据生态与全生命周期管理为指导纲领。
从全国31个省市2023年政府工作报告全文中，以“数据安全”、“个人信息保护”、“网络安全”、“信创”、“数据要素”五个维度，对地方政府工作报告的相关要点作了归纳总结。
本白皮书重点针对数据存储与计算、数据管理、数据应用、数据流通、数据安全五大核心领域，逐一分析、探讨其发展现状、特征、问题和趋势，对未来发展进行展望与研判。
2022年，全世界仍然笼罩在新冠疫情的阴影之下，突然爆发的乌克兰冲突带来了石油危机以来最大的经济冲击。2018年就开始的通货膨胀不仅没有放缓，反而由于中美贸易争端、全球物流中断和一些国家放松疫情管控后的需求暴增而愈演愈烈。能源价格飚升和各国央行收紧货币政策进一步推动了物价上涨，触发了对中国商品的更多需求。而在中国国内，2022年初的疫情反复让国内需求放缓。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
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