随着物联网技术快速发展,并在很多行业领域普及,在实际技术应用中大大提高了工作效率,节省了人工成本。本文设计了一个基于云平台的物联网停车场管理系统,系统软件可以在PC机WEB端以及手机APP上应用。系统创新点基于安放在停车场的传感器,用户可以通过手机APP实现车位查询、车位预订、自动导航路线并引导到预订停车位泊车。出入停车场门禁前可以通过APP扫码验证,验证通过后门禁会自动开启,停车场管理人员还可以通过系统接入安防监控摄像头实时查看停车场状况,一旦有火灾事故发生时,系统APP第一时间产生警示信息。
物联网的出现对现有媒介生态产生重要影响,广播因此受到巨大挑战,一方面广播的媒介功能面临价值转型,另一方面也会产生场景危机,从而挤压广播媒体的发展空间。因此,在物联网背景下,广播需要从渠道、内容、技术等多个方面与物联网深度融合,重构媒介生态圈,并通过广播云媒体平台的建设进行功能打造,完成广播的价值转型。
针对物联网工程专业学科交叉需要理论知识体系架构结合工程实践能力的培养特点,以吉林大学物联网工程专业学生为研究对象,通过分析2017—2019年3学年的4门物联网工程专业课程成绩,介绍面向同伴评价教学的特征空间构建,提出同伴评价教学的方法,最后阐述如何创新性地利用机器学习模型对学生成绩进行分析和预测,以验证同伴评价专业课程体系建设的有效性。
创新的时代，创新战略对企业取得竞争优势有至关重要的作用，智慧专业化是创新发展的进阶，在欧盟 地区影响巨大。根据智慧专业化概念，提出研发专业化、知识管理专业化、创新网络专业化、产品专业化4大维度， 采用层析分析法（AHP）构建企业智慧专业化评价模型对人工智能企业进行分析并评级并对智慧专业化的影响因 素排序，期望为理论界提供企业智慧专业化评价研究的基础，为企业自身创新发展提供理论依据与指导。
为提升物联网技术与应用课程的实验教学效果,提出农业物联网虚拟仿真实验项目建设思路,在广东省农业物联网虚拟仿真实验平台的基础上,构建农业物联网认知、物联网数据采集与控制、智慧农业APP控制、虚实结合的数据采集和控制4个层次实验,目的是通过实验项目的训练,从感性到理性提升学生对农业物联网的认知,提高学生实践创新能力。
电力公司采用物联网技术可以便捷地采集大量的电力数据,提高电网的安全性。针对电力管理数据安全分级的现状,提出了混合特征分级算法,用于电力数据的安全分级,基于词频参数的改进特征项降维方法,降低文本的噪声,并结合优化的支持向量机模型,提高分类算法的准确率,实现电力数据的自动化和智能化安全定级。对比实验结果表明,提出的算法对比经典的数据分类算法,准确率在80%以上,极大地提高了分类的准确率。
在信息化的时代背景下，人工智能飞速发展，同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务， 基于业界具有代表性的研究，本文对人工智能和智能财务概念进行了分析，构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系，并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨，而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。
竞争情报在企业战略发展中不可或缺，它为管理层提供战略科学决策的基础。全球化步伐加 快，科技变革日益深化，我国企业走出去是必然趋势，竞争情报决定了企业能否在全球竞争取得先发 优势。国外的500强企业中95%已建立较为完善的竞争情报体系，且竞争情报对企业发展的贡献率逐 年递增，竞争情报部门的经费也日益充足，人员也日益专业化，企业良性发展。近年来，我国的企业 竞争情报也逐渐受到关注，但企业之间竞争情报发展水平极不平衡，在中小企业方面尤为不足。人工 智能的发展为竞争情报获取和应用提供了新的可能。本文将结合当前中小企业竞争情报困局、人工智 能对竞争情报的变革，提出中小企业竞争情报发展的建议。
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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
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。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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