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基于仿射变换的多智能体系统分布式编队控制技术研究
先进制造业集群是推进制造业数字化转型的主战场。，先进制造业集群是推进制造业数字化转型的主战场。，先进制造业集群是推进制造业数字化转型的主战场。
雷达传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”，包括超声波雷达、毫米波雷达及激光雷达。芯片是雷 达传感器的核心组件，对雷达传感器的性能起到决定性作用。雷达传感器用芯片由主芯片（MCU、DSP、 FPGA）、雷达芯片（如 MMIC、ASIC）和其他辅助芯片（如 PMI、ADC）构成。中国雷达传感器用芯 片高度依赖进口，其中，超声波雷达的芯片进口依赖程度约为 90%，毫米波雷达和激光雷达用芯片则 100% 为进口产品。但在国家利好政策和自动驾驶发展进程加快等因素推动下，预计 2018 年至 2023 年中国雷 达传感器用芯片年复合增长率将达到 43.0%，2023 年中国雷达传感器用芯片市场规模将达到 100.5 亿元。
近日由北京市通州区住房与城乡建设委员会、北京市通州区发展和改革委员会、北京市通州区经济和信息化局、北京市规划和自然资源委员会通州分局、北京市通州区科学技术委员会、北京市通州区张家湾设计小镇专班六大官方机构共同指导，北京建院和商汤科技联合发起，并由数字科技研究院和商汤智能产业研究院联合主编的《迈向未来——城市·建筑元宇宙蓝皮书》正式发布。
急性胰腺炎相关并发症人工智能预测模型建立及效能探讨的研究
本文提出了全功率变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略。标准层MPC基于确定的系统预测模型，产生最小化的频率偏差信号，传递给辅助层MPC，而辅助层MPC考虑光伏的随机性，以跟踪标准层MPC预测的频率偏差为目标，同时产生功率和导叶控制信号。仿真结果表明，相比于MPC、PD控制策略，本文所提出的全功率抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略能更好消纳光伏的不确定性功率波动，在改善系统频率的同时，兼顾机组转速恢复，保证机组在安全范围内运行。未来可考虑将所提方法拓展应用于多抽蓄机组协调控制问题。
提出了基于大数据驱动和并行决策树回归分析算法的调节阀阀后压力预测方 法。由于调节阀结构具有高度的非线性和耦合性，通过动力学建模十分困难，因此 研究人员通常使用回归分析的方法对调节阀进行建模。常用的神经网络、支持向量 机（SVM）等回归算法计算复杂度高，只适合处理小样本，难以挖掘大数据中蕴含 的更为深刻的规律。本文分别使用SparkMLlib中的并行线性回归、并行决策树回 归、并行随机森林回归和并行渐进梯度树回归算法，在千万量级的大数据上建立调 节阀回归模型。该模型可以根据调节阀的阀前压力、流量等输入参数来预测阀后压 力。通过实验分析了四种算法的各项性能，结果表明并行决策树回归在建模精度、 建模速度等性能指标上有明显优势。研究了数据量对回归算法性能的影响，结果表 明“大数据+并行算法”是调节阀压力预测的最优策略。 研制了调节阀管网智能运行服务系统，将前文所述的设备信息及数据分析结 果（故障诊断、压力预测等）进行集成化、综合化、可视化，并为管网的运行管理 提供决策规划。传统的监控系统一方面只能在电脑监控室等固定地点、固定设备上 进行；另一方面智能化程度较低，缺乏对数据的挖掘利用和整合分析。本文利用 SSH服务器、iOS、Web等技术，实现了对网页端、移动端、桌面端全面的支持， 可以随时随地对设备进行监控；提出了基于SparkMapReduce的并行蚁群算法，可 以对管网巡检最优路线进行高效规划。该系统旨在增强工程人员对管网的感知和 洞察能力，提升决策分析和应急指挥水平，为生产、生活的稳定进行提供了可靠的 保障。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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