以树莓派、Arduino Mega 2560和Arduino UNO作为核心控制器，树莓派作为家居中央控制服务器，Arduino 负责家居传感器采样，将Arduino控制板采集到的数据利用WIFI模块esp8266，在Android手机app上实时查看和控制家中的传感器。最终实现家电智能化、家居安防、家居环境监测、局域网控制以及远程控制等功能。
信息科技和人工智能技术的发展为国内智能家居行业发展带来了新的发展机遇。 然而交 互功能缺失,平台软硬件互不兼容等问题也极大地影响了远程控制家居的体验效果。 针对这一现 状提出借助微信平台,将其与 ZigBee 无线网络融合,以实现对多种家电家居系统的远程控制,弥补 以往智能家居系统的弊端。
智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性，并且智能家居的应用使生活更加节能环保；针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求，以EsP32单片机为控制芯片，设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统；用户可以通过设备端离线语音识别、wEB端在线语音识别和wEB端界面操作对设备进行操作，wEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备，完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标；详细介绍了系统总体方案设计．系统硬件电路设计，系统各功能模块的选择与分析，系统软件流程设计；进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析，运行结果表明该系统稳定、准确，操作简单、维护方便，具有很高的产业化价值，对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。
为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信 小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台 OneNET 等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建 服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等 远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.
为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别， 提出了一种基于 ＧＲＵ 神经网络的识别方法。 首先， 将数据集中的行为和传感器数据进行预处理， 实现数值化和离散化； 其次， 按照行为的触发时间点 对传感器数据进行合并处理； 最后， 设计出一种行为识别神经网络模型对输入的 ３３ 维特征的传感器数据进 行识别， 输出相应的行为编号。 实验结果表明， 该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和 ＲＮＮ 神经网 络模型的识别效果好。
针对传统 EM 算法存在初始模型成分数目需要预先指定以及收敛速度随样本数目的增长而急剧减慢等问题，提出了一种快速、贪心的高斯混合模型 EM 算法。该算法采用贪心的策略以及对隐含参数设置适当阈值的方法，使算法能够快速收敛，从而在很少的迭代次数内获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统 EM 算法、无监督 EM 算法和鲁棒 EM 算法的聚类结果进行比较，实验结果证明该算法具有很强的鲁棒性，并且能够提高算法的效率以及模型成分数的准确性。
在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。
智能建筑的出现，既是现代科技发展的产物，同时也能够反映出人们对建筑的诉求。智能建筑中核心技术是信息技术，先进科学技术与建筑技术的结合，出了智能建筑。本研究以智能建筑设计的具体工作为基础，从行业发展历程和经验总结出发定义了智能建筑的概念，解构了智能建筑的系统，分析了智能建筑设计中存在的不足和问题，提供了智能建筑设计中提升舒适度，强化结构设计，做好关键部位设计，强化屋顶设计等措施，旨在为行业提升智能建筑设计能力，确保智能建筑功能稳定实现有所帮助
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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。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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