一种面向智慧城市场景的传感网自适应无线充电方法

无线传感器网络（WSN）和物联网（IoT）技术的迅速发展正为通信领域带来一场新的革命，在军事领域、工农业监控、智能电网、智能交通、医疗和安防等领域扮演着越来越重要的角色。然而，无线传感器节点存在电量有限、处理计算能力弱、通信带宽小、内存容量小等缺点，特别是能量有限问题严重制约了物联网的发展。无线可充电传感器网络可解决以上问题，但目前为止所提到的算法中，只考虑了在给所有节点充电的前提下所做的提升（减少损耗和减少充电器数量），没有考虑充电时间和节点冗余问题，还不具备完备性和高效性。据此，文章提出分布式移动充电算法（DMC），减少了无线充电时间。另外，还提出自适应智能充电算法（AIC），通过融合基于GAF算法的一维线性休眠机制，可提升充电效率、节约能耗、减少充电器数量，可大幅度提升无线传感器网络性能。

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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略_凌莉

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置；其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

2021-06-22
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政府大数据治理体系下的实践研究_——基于上海、北京、深圳的比较分析

[目的/意义]随着政府大数据体量增加，数据治理不足是其价值实现的突出问题，研究政府大数据治理体系和实践，对于提高大数据应用水平和效率，促进社会智能化发展至关重要。[方法/过程]基于国内外大数据治理研究成果，构建了由组织结构、规则标准、技术支持三个关键域组成的政府大数据治理体系；并借助Nvivo 11 Plus 质性分析工具，对上海、北京、深圳三个城市的43份大数据治理相关政策文本进行编码，与治理体系构成要素进行映射分析。[结果/结论]编码结果支持和解释了政府大数据治理体系关键域及其构成要素，同时，尽管政府大数据治理体系关键域相同，但从政策层面看，政府大数据治理实践存在不同的侧重点和针对性特征，对指导我国政府大数据治理有一定的借鉴意义。

2021-06-22
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城市管理复杂性与基于大数据的应对策略研究

2021-06-22
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政府治理中的“大数据”嵌入_理念、结构与能力

2021-06-22
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智能制造技术的研究现状与发展趋势

智能制造技术的研究现状与发展趋势，发展前景

2021-06-22
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我国智能制造发展的案例对比与路径创新研究

2021-06-22
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全球智能制造业发展现状及中国对策

全球智能制造业发展现状及中国对策，中国怎样应对

2021-06-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。