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人工智能技术在直升机领域的应用及发展展望

迈入21世纪,人工智能技术进入了高速发展阶段,已成为公认的最有可能改变世界的颠覆性技术。许多国家已将发展人工智能上升为国家战略,并作为提升国家核心竞争力的重要抓手,持续加快人工智能技术创新。在日常的生产生活领域,人工智能正成为经济发展的新引擎,智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶等逐步进入实际应用,带来了社会建设的新机遇。在军事领域,人工智能逐渐成为武器装备从数据优势、信息优势、知识优势向决策优势转变的重要工具,智能化感知与信息处理、智能化指挥控制辅助决策、无人化军用平台、仿生机器人、人体增强等技术在军事领域扮演着越来越重要的角色,推动着作战形态从信息化战争向智能化战争加速演进。

  • 2021-04-26
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物联网到底有啥用?这几个案例给你答案!

疫情期间,红外热成像测温仪成为公共场所追捧使用的“复工神器”。这一“硬核”防控设备可有效甄别疑似患者,它背后所蕴含的物联网及其相关技术,不仅在疫情期间扮演了举足轻重的角色,也在助力政府实现数字化治理升级

  • 2021-04-26
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基于_互联网+_的煤矿水文监测预警系统设计及应用

针对现有煤矿水文监测系统远程监控能力差、不能随时随地查看实时数据、损坏后维护周期长、不能根据煤矿的具体情况进行定制设计和构建、不能进行分类预警等问题,基于“互联网+”的远程互联优势开发了具有远程诊断和预警的煤矿水文监测系统。系统实现了钻孔水压、管道流量、矿井水质等水文参数的井地一体化监测,监测数据的本地和互联网数据中心双备份,数据的电脑端、手机端随时随地查看,地面降雨量、矿井涌水量、含水层水位、老孔水位、水仓水位、总管道流量、壁前涌水量 7 种主要监测参数的定制化预警功能以及水文监测设备的远程故障排查和远程维护。现场实验表明,能够根据煤矿的具体情况进行定制化监测预警,远程维护功能能够让工作人员较快地发现系统运行中的问题并及时解决,可靠性较高。

  • 2021-04-26
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基于协同约束进化算法的智能园区需求响应调度策略

随着智能电网技术的发展。智能园区越来越受到广泛的关注。针对智能园区用电场景下的多种用能资源优化调度问题,构建了包含储能、光伏、电动汽车的优化调度模型,以系统运行费用最低为目标函数,利用协同约束进化算法进行求解,获得优化结果,并与多种群协同进化遗传算:、…"爿cz--,对比,验证了算法的优越性。通过算例仿真实验。证实了所提策略的经济性和有效性,可为电气设计人员提供参考。

  • 2021-04-25
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广电网络IT支撑及业务管理云平台建设

本文介绍了云平台的建设工作,通过虚拟化技术打通计算、存储和网络资源,形成地理分散、逻辑统一的计算和存储资源池。平台面向有线网络运营商的IT支撑和公众业务系统,提供可按需分配、随时随地快速部署的服务,有效提高了资源利用率,推动了IT支撑及增值业务系统向云平台的迁移和演进。

  • 2021-04-25
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智慧燃气-支付宝生态网厅研究和探析

燃气企业作为传统企业,依靠用户大规模增长实现高速发展的时代正逐渐成为过去。如何在社会转型期的大背景下,充分适应“智慧+”行业环境形态,适时对天然气行业进行服务改革和创新,成为燃气行业发展面临的新课题。随着“智慧+”发展延伸到各个领域,若想持续保持企业经济可持续增长,就需要挖掘现有用户的深层价值,依托创新服务手段,持续提升客户体验和黏性,结合互联网渠道资源优势,打造燃气企业在生产运营、客户服务、创新管理等方面的智慧化“新常态”。本文重点介绍了基于支付宝生态的燃气网上营业厅服务模式。包括其与线下传统营业厅及线上其它类似营业厅的比较,并且依据实践案例给出了建立上述网络营业厅的全过程。

  • 2021-04-25
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加快推动_综合智慧杆_新基建建设

“综合智慧杆”是适应智慧城市建设的综合性新基建,不仅有利于降低综合建设成本,逐有利于保持良好的市容市貌,更有利于从源头打通信息孤岛。目前,城市各种监控、检测设备独立建设的弊端已经凸显,在5巧基站、适应自动驾驶路侧单无大规模建设的当前,统筹建设“综合智慧杆”需求非常迫切。金囤“综合智慧杆”投资总规模4.5万亿元以上,具有较强的稳定经济增长作用,且具有可观的盈利性,可有效吸引社会资本投资参与建设。建议在部分城市已有较好探索经验的基础上,中央和痞级政府应加大资金支持,市县政府加大统筹协调力度,选择合理投资建设模式,加怏推动“综合智慧杆”建设。

  • 2021-04-25
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物联网发展的四个阶段及其数字风险

不同种类的流行疾病自人类有普遍记忆以来就与已经与各个族群相伴而生,其渊源甚至远远超人类掌握文字使用的时间长度。然而,无论医疗技术如何进步,大多数时候应急系统在面对新的流行疾病和风险灾害时始终要慢上半拍,同时人类面对风险的态度也始终如一,从未在应对风险中吸取足够的风险教训。

  • 2021-04-25
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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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2026综合算力全景分析

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