：以物联网为代表的新兴技术正在逐步进入我们的日常生活，在带来巨大便利的同时也给个人信息保护 工作带来了新的挑战。在物联网环境下，更多、更真实、更准确并具备人身属性的信息可以被实时收集。在这种 情况下，对个人信息的保护需要依赖有效的用户协议，也需要物联网服务提供商避免对个人信息的过度收集。 在对物联网设备所收集到的个人信息进行使用前，需要对所收集的个人信息进行去隐私化处理。另外，政府部 门与行业协会也应当针对物联网的新特性及时制定并更新个人信息的保护措施。
针对传统生鲜农产品物流配送模式存在的不足， 本文综合考虑物联网技术优势和生 鲜农产品的特点， 引入模糊时间窗函数、 客户满意度函数、 农产品损耗函数等主要约束条件， 构建以客户满意度最大、 配送费用最小为目标的物联网环境下多目标路径优化模型， 提出物联 网环境下生鲜农产品的配送模式； 基于 Matlab 软件和改进后的遗传算法对模型进行仿真， 通过 多次遗传算法叠加得到模型最优解， 以期为生鲜农产品物流配送路径的决策选择提供参考。
联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术，正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革．物联网 在带来诸多好处的同时，也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战．该文针对物联网传感器采样数 据管理中所面临的数据海量性、异构性，时空敏感性、动态流式特性等问题，提出一种面向物联网海量传感器采样 数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB．实验结果表明，loT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询 处理性能，为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案．
5G_AI_技术场域中的教学形态创新及关键问题分析
建设泛在电力物联网是实现我国能源生产和消费转 型目标的关键步骤。从物联网在电力和能源系统中的利益 问题出发，论述了利益驱动的泛在电力物联网的意义，提 出了实施的关键技术和应用前景，其中，利益是泛在电力 物联网发展的动力，经济价值回收是其可持续发展的关 键。首先，分析了电力物联网演化到泛在电力物联网的过 程，给出了电力物联网在不同文献中的定义，并提炼出泛 在电力物联网的核心思想。在此基础上，阐述了泛在电力 物联网在建设中所面临的挑战、需要的关键技术以及期望 的目标。然后，结合国家电网公司的泛在电力物联网建设 大纲，对泛在电力物联网的发展前景、开展形式和经济价 值回收方式进行了探讨。最后，对泛在电力物联网在可再 生能源高效利用和提高企业收益方面进行了分析和展望。
：为了提高航炮安装的精度和效率，提出了一种基于激光跟踪仪的飞机航炮数字化测量方法。并给出了相应的构建 测量精度场及计算安装偏差的策略。首先，将由公共点构建的现场坐标系作测量基准，采用航炮测量工装提取航炮实际 瞄准轴线。然后，根据机身参考点获取机身对称轴线．计算实际瞄准点位置及安装偏差．并详细说明测量工装设计方案 及靶标位置误差补偿方法。最后，利用误差椭球描述空间点的位置精度．建立航炮瞄准轴线的不确定度模型；通过不确 定度分析得出工装标定误差及跟踪仪测量误差对测量结果的影响。实验结果显示．测量得到的安装偏差的重复性精度 为±4．813 mlTl，瞄准点的位置精度约为±3 iTlm。结果表明了所提出的方法可以满足航炮安装速度、精度和实时现场测 量的要求。
针对建材装备制造企业产品制造过程中的信息化管理问题，在分析企业制造过程信息业务流程的基 础上，构建了基于制作流、物料流和资金流的信息化管理三大主线，提出项目主导下的多层次视图进度监控模型和 基于内控指标的资金流多级预警模型，并针对数字化管理平台下多主体制造过程的信息协同，给出了基于数据传 输中间件的数据集成和基于权限与重构的流程重组等关键技术和实现方法。开发了针对建材装备制造企业的数 字化管理平台并进行了工程应用，验证了方法的可行性。
针对数字化产品定义, 从数字样机到数字孪生的发展过程进行综述, 以更好地理解数字孪生的内涵. 首先 以空中客车公司为例介绍数字样机内涵的演变, 论述数字化产品定义发展的本质； 然后对数字孪生最新研究动向进 行归纳, 详述数字孪生概念的定义, 辨析了数字孪生与赛博物理系统的异同, 进而论证了数字孪生与数字化产品定 义的关系； 最后指出实现数字孪生的关键支撑技术.
没有账户，需要注册
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。
先进制程扩产叠加国产化替代风口，半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势，被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展，激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。
GPU并行计算能力适用于AI训推需求，大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理，也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成，这些单元被组织成强大的计算阵列，能够同时对海量数据执行相同的简单操作，因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势，也比仍处探索阶段的NPU更为成熟，因而成为大模型训练和推理的主力。近年来，人工智能取得突破性进展，多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则，其能力提升高度依赖海量算力供给。未来，随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，加速AI应用的广泛落地
1.海外模型保持头部优势，国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中，海外模型占据了榜单前6，其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先，o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三，大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比，海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens，平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散，从2-200元/百万Tokens不等，海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens，是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒，而海外推理模型仅有41.60秒，海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。
新能源行业剖析行业前瞻洞察系列：太空光伏远期空间巨大，太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长，随着AI算力需求爆发式增长，太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案，太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池，钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限，但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面，届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度
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