从测距方式来看，激光雷达可分为ToF以及FMCW两种形式： ToF：（Time of Flight，飞行时间）通过直接测量发射激光与回波的信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物体的距离信息，具有响应速度快，探测精度高的优势。ToF方案技术成熟度高，成本相对低，为目前主要激光雷达使用的方案。 FMCW：（Frequency Modulated Continuous Wave，调频连续波）将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间推出目标距离。FMCW具有可直接测量速度信息和抗干扰强的优势。FMCW目前技术成熟度低，目前还未大规模商用。
电力行业是碳减排的关键，电力数字化是推动碳达峰、碳中和目标如期实现的重要一环。传统电力产业“发-输-变-配-用”各节点彼此孤立，难以协同，导致电力生产效率低，难以产生高经济效益。5G、AI、大数据、IoT等数字化技术与日常生产、经营、管理等各环节融合，不仅能有效助力电力企业减少各生产环节的冗余性，构建安全可控、绿色低碳、高效敏捷的综合性能源基础设施，最终实现绿色能源运用；同时也成为能源生产结构、存储形式、分享机制及消费模式变化背景下的破局之道。
旋转机械是机械设备中最常见的机械系统，对旋转机械的故障诊断一直是一个热门的研究方向。振动是造成结构疲劳和机械故障的最主要的因素，旋转机械的振动会引起磨损，性能下降以及旋转部件的失效，直至造成重大经济损失或人员伤亡。对结构复杂的转子系统而言，其振动信息在传递过程中往往变得难以识别，而且实践中也很难寻找到信号的特征信息与设备故障的一一对应关系，因此利用常规的故障诊断技术来实现复杂设备故障的确诊较为困难。随着数据库技术在状态监测和故障诊断系统中应用规模、规范和深度的不断扩大，企业积累的设备监测数据越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，为基于数据分析的数据挖掘技术提供了有利条件。在数据挖掘算法中，分类与回归树（CART）算法以其高速、高准确率、鲁棒性好和直观的分类规则广泛应用于人工智能领域。在CART被提出的三十多年中，已有优化算法针对其分类准确率进行了改进，相关算法被应用于故障诊断中并带来了突破性的进展。
针对物联网（internet of things，IoT）技术大规模商用，现有终端评测体系无法满足海量、多种类、多形态的物联网终端评测新需求的问题，开展面向物联网终端的评测体系发展研究，从基础性、应用性、安全性 3 个维度并结合测试手段的发展趋势，提出物联网终端评测体系方法，以促进物联网终端质量提升，保障终端和网络良好的互通性，提升端到端业务质量。
以无序扩张、土地低效利用、交通超负荷、环境污染为特征的城市蔓延现象是全世界都面临的发展难题，泰国曼谷市的情形尤为严重。因此，曼谷近年来一直致力于探寻城市的可持续发展道路，力图通过树立“智慧紧凑城市”理念，指导解决城市交通严重拥堵、土地利用低效与特色文化保护之间的冲突，对快速城镇化及面临粗放增长的城市具有重要的借鉴意义。
总体国家安全观的提出要求监狱探索高效、安全、智能管理的新模式,物联网技术的快 速发展让建设智慧监狱成为可能。以智慧监狱建设的现实问题为导向,以物联网为技术支撑, 构建了智慧监狱建设架构,对物联网在智慧安防管理和智慧监管改造两个方面的具体应用进 行了探索,设计了智慧监狱建设方案。
针对民用小型无人机被广泛应用而带来的安全隐患问题，通过雷达将该类无人机作为目标进行跟踪逐渐备受关注。交互式多模型算法凭借对目标运动状态的自适应能力被应用到机动目标跟踪领域。本文在交互式多模型算法的基础上，对其应用于雷达单目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真。首先建立常见的目标运动模型，并对每个运动模型的状态方程进行分析。接着介绍了交互式多模型算法的原理及计算方法。然后分析了坐标转换误差对雷达跟踪性能的影响，并给出转换误差的补偿结果。最后通过蒙特卡洛仿真实验表明，交互式多模型算法对机动目标有较小的估计误差，能够实现对运动目标进行有效的跟踪，并且利用实测数据分析了交互式多模型算法在雷达单目标跟踪过程的可行性。
2020 年受疫情影响，甘蔗砍收劳动力流动性受到限制，甘蔗砍收劳动成本上涨，糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加，长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定，测杂的程序要求各糖厂不同，主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主，随着机收量的增加，测杂的人力、物力成本增加，效率比较低下，同时受取样代表性的影响，测杂的数值常常引发争议，如何找到一种各方都参与，测杂的结果相对信服，且效率较高的测杂方式成为迫切需求，本文从影响机收的主要因素出发，通过对各因素之间的关联，建立测算模型，并得出预估值，结合 AI 的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与 AI 机结合的扣杂方式，为解决当前的扣杂方式，协调平衡各方利益，指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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)
AI算力大爆发，机柜功率超过百千瓦，供电/散热压力剧增口一次电源应对大功率负载，以及负载突变的瞬态功率口单相PFC:图腾柱及其衍生拓扑，氮化镓高频、高效、高密口三相PFC:三相桥、T型三电平、维也纳、Swiss、多电平口直流变压器:LLc衍生拓扑，IsOP、三相交错、矩阵变压器、磁集成 口技术变革趋势 >单级矩阵变换器:三相AC直转800V，效率99%，氮化镓BDS集中式MW级AC/DC+800V，兼容新能源，减少配电损耗固态变压器:中压直挂(三相10kV>800v)
混合储能通过结合不同技术的适当特点，带来了许多优点，适用于平衡发电和需求，改善电能质量，平滑可再生资源的间歇性，辅助服务(如频率以及微电网运行中的电压调节)等场景; 混合储能的核心问题:容量配置优化、基于应用场景的能量管理策略等;混合储能在AGC调频、高比例可再生能源利用、交通能源融合等场景具有广阔的应用前景。
iGDP自成立以来，根植我国绿色低碳实践，紧跟全球应对气候变化进程，服务决策者、实践者、投资者，通过跨学科、系统性、实证性的研究，推动能源和气候变化解决方案的科学化和精细化，与多方合作推动绿色低碳议题的多元化和国际化的沟通，提供有国际视野和前瞻性的解决方案及公共知识产品，为全球可持续发展做出贡献。
“户外”不是一个赛道，而是一组处于不同生命周期的细分圈层集群--有的圈层正处于内容爆发期，规模和增速双高，有的刚进入大众视野，数据基数小但增长斜率陡峭。
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