雨洪管理是城市发展中的重要议题，面对现有的雨洪问题，传统的管理方式已难以应对。随着韧性理念的发展，提升城市韧性成为解决雨洪问题的有效途径。剖析传统乡村聚落生态智慧中蕴含的韧性思考与理水经验，并将其引入现代雨洪管理实践，对构建健康的社会 - 生态系统，维护人与自然间的和谐共生关系具有重要作用。文章基于社会 - 生态韧性视角，通过对堰塘冲田系统和基塘系统进行分析，识别两种不同环境下空间组织模式的演变特征与运行机制，挖掘韧性特征的异同，探究其如何通过对环境的综合适应，实现社会 - 生态韧性，总结生态智慧，以期得到城市雨洪规划建设的相关启示。
智慧校园云数据中心建设模式以校级集中的模式，承载智慧校园业务，提供统一资源共享平台。云数据中心基础设施架构根据平台服务形式，需要对基础硬件资源全面池化。云计算架构要通过软件定义的方式实现全新的IT基础架构，也就是通过服务器虛拟化将所有X86的计算资源池化、通过网络虚拟化构建出适合虚拟机迁移的大二层环境、最后通过存储虚拟化实现存储空间的融合。对于软件定义的数据中心，需要充分保障物理资源层、资源抽象与控制层和云服务层稳定性与安全性。
将智能家居与脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）技术相结合,利用"意念"实现对家居的操作与控制,能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活,具有重要的社会意义。本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统,对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究,并给出系统的实现方案。
针对机械产品可靠性分析过程中，极限状态函数隐式、高度非线性而导致可靠性求解困难等 问题，提出一种基于 Kriging 模型和改进 EGO 主动学习策略的可靠性求解算法。 对于传统 EGO 方法 无法在极限状态面区域进行有效选点问题，提出一种改进的 EGO 方法，通过对样本点模型预测值做 绝对值处理，基于响应值分布状态不变假设，将主动学习选点重心移到预测方差较大和极限状态面附 近，避免对不必要区域的过量选点，从而减少极限状态函数值的计算或试验次数，有效提高了可靠性 计算效率。 通过 3 个算例表明：与传统主动学习方法相比，所提方法具有良好的全局和局部搜索能 力，能够在较少计算极限状态函数次数条件下，估算得到精确的失效概率值。
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。
近年来，在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下，我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车 相比，新能源汽车的技术成熟度尚且不足，在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决，其中能耗和续航 问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据，提取能够反映驾驶行为精细时空 变化特征的特征参数集，采用主成分分析方法将特征参数集进行优化，利用 K-means 算法实现驾驶行为 的自动分级，并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明，驾驶行为影响新能源汽车能耗 水平，其中平稳驾驶对应的能耗较低，对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。
老龄化日益严峻，智慧养老成为解决养老问题的新型模式，而人工智能近年来的快速发展 为智慧养老及承担养老服务的建筑提供了新的发展思路。从人工智能的主要技术及智慧养老的研 究现状入手，对人工智能在智慧养老领域的研究和应用进行了梳理总结。结果表明，人工智能在智 慧养老中的研究主要包括智能家居、医疗保健和智能养老机器人 3 个方面。本文提出了将建筑与 养老服务结合成为智慧养老建筑体系进行研究，分析了人工智能与该体系结合研究的发展前景，指 出了智慧养老建筑体系将实现从感性到理性、从独立到交叉的跨越，以期探索未来面向智慧养老的 人工智能之路
本文概述了锂电池智能制造装备标准体系的国内外现状，分析了目前锂电池智能制造装备标准体系建立和维护过程中所遇到的困难及原因，结合锂电池制造工艺以及对系统集成方面的要求从浆料制备、极片制备、芯包制备、电芯装配、干燥注液、化成分容、电池PACK、检测设备、制造系统集成等九大方面提出了锂电池智能制造装备标准体系，并 对锂电池智能制造装备标准体系在相关行业内的执行、推广与应用提出了建议，为今后锂电池智能制造装备标准体系的建设、维护、完善以及应用提供了新的思路和方向。
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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。
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。
，提供IT运维服务中的信息安全管理一直是重点问题之一。企业和IT服务供应商将一起参照IS0/IEC27001标准内容不断完善对IT运维服务的安全管理，确保能为企业和组织的信息安全管理提供可靠保障。
采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台，搭建感知设备接入管理平台，实现对感知层的设备的接入和管理，实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体，提供WEB图形化用户界面，带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。
结合数据流相关的业务流程，加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单，增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标，加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求，新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化，及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构，调整和持续执行数据安全策略和规范。
模块内应配备视频管理和存储设备(提供接口供远程访问，可查看实时视频、历史录像)，例如DVR设备，实现本地录像功能。
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