使用基于区块链智能合约的物联网数据资产化方法解决物联网系统中个人数据难以确权、数据资产的量 化跟踪和价值转移无法高效完成等问题. 借助区块链数字指纹将数据所有权和控制权从设备生产商转移至用 户，为个人数据确权；通过全生命周期管理和数字签名等技术，将设备状态和数据哈希值存储至区块链，保证数 据的可靠性；使用智能合约构建去第三方数据交易平台，保证数据共享的安全性，便捷地完成数据变现和数据价 值转移. 攻击可能性和攻击成功概率的量化分析结果表明，区块链智能合约技术可以为数据提供防篡改性，消除 数据交易过程中的信任问题. 借助区块链智能合约技术能够初步实现物联网数据的资产化，促进物联网设备的 数据价值转移和共享.
为实现对水产品流通过程的全程追溯，该文以供应链为视角，以罗非鱼为具体研究对象，立足消费者、 企业和政府监管部门等三方，本着可跟踪、可追溯、可召回等基本目标，设计并开发了基于射频识别（radio frequency identification，RFID）和产品电子代码（electronic product code，EPC）物联网的，包含养殖管理系统、加工管理 系统、配送管理系统、销售管理系统、查询监管系统 5 个子系统的水产品供应链可追溯平台，并着重对平台的对 象名称服务（object name service，ONS）和 EPC 信息服务（electronic product code information service，EPCIS）进 行了详细的设计与实现，利用该平台可以实现水产品从养殖、加工、配送到销售的全程跟踪与追溯。该研究可为 水产品供应链可追溯系统模型与软件的开发提供参考。
：针对传统业务模型不再适合描述物联网业务流量特征的问题，将基于射频识别（RFID）的物联网系统作为研 究对象，针对其构架模式和业务特点，利用服从帕累托（Pareto）重尾分布的Multiple ON—OFF业务模型，建立了一种 集中式的物联网自相似分层业务流量模型，并通过自相似特性的测量验证了该模型的有效性．仿真结果表明，该模 型是有效的，且这种自相似特性增大了网络丢包率和排队时延，降低了系统吞吐量．
为了提高物联网节点可信证明的效率,提出了多个节点共同完成基于可信度的物联网 门限签名的方法。 当参与签名的物联网节点的可信度之和大于或等于阈值时,节点在证明中起 的作用变大,反之则变小。 安全分析和实例验证表明,该文方案可以抵御任意成员可信度之和 小于阈值的成员的合谋攻击,在保证物联网安全性的同时,可以有效降低物联网节点的负担。 关键词:物联网；门限证明；可信度；节点
理工程机械物联网发展脉络的基础上，提出从施工企业视角进行水平定向钻物联刚产品研发。 本文从产品构成、产品功能、产品优势、产品发展趋势等方面介绍了一款已成型的钻机物联网产品。研 究发现：钻机物联网的发展有自身内在的客观规律，它首先满足主机厂商的需要，然后再满足施工用户 的需要，最后走向平台化变革整个行业的固有施工形态。
云智能建筑策划理论与方法研究，智能建筑的实施方案
基于智能建筑的电气工程研究，电气于传统建筑的区别
一种深度残差网络构建的5G无线智能传播模型
没有账户，需要注册
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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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