随着工业 4.0 以及中国智能制造 2025 的快速推进，视觉测量方法的应用越来越广泛，而摄像机的标定精度决定了测量的精度。传统的标定方法比较繁琐，需拍摄多幅图像才能实现测量精度要求。针对上述问题，本文提出一种基于消隐点的立体视觉标定方法，拍摄两幅图像即可完成同等精度摄像机标定，大大提高了摄像机标定速度。
随着中国大力发展智能电网项目，以智能电网为建设依托的智能园区也受到了社会广大的关注。新一代人工智能技术、互联网+和大数据一体化等新兴科技的崛起，新一代智能园区已成为未来智能园区的发展方向。新一代智能园区以高起点、高要求为建设起点，旨在打 造汇集人工智能、智能电子、大数据、智能制造和新能源五大产业的新型园区。其中新一代智能园区的电网的建设，有利于实现能源的优化整合，一方面能满足园区电能终端的用户对于用能多元化的需求，引导用户进行经济合理的用电活动，响应电网系统错峰用电号召，实 现电力负荷削峰平谷，提高电气设备利用率，让电网更稳定的运行；另一方面，能有效地推动社会能源共享，实现智能电网安全经济、节能、高效的建设目标，推动社会能源建设，更好的实现能源可持续发展政策。
随着智能制造 2025 计划的推进，各种精密设备仪器被大规模投入使用，此类设备对于电能质量的要求极为严格。而在影响电能质量的诸多因素中，电压暂降与中断问题尤为突出。目前解决电压暂降与中断问题的方法主要是有针对性地在敏感负荷侧安装动态电压恢复器（DVR），但随着母线上接入的敏感负荷增多，由于各 DVR 同时工作时输出的补偿电压存在幅值与相位差异，将会在母线上相互影响，导致电能质量的改善有限，并且总的投资和损耗也将大幅上升。因此针对上述问题，本文从电网侧集中进行电压治理着手，主要开展以下研究工作
深网查询在w曲上众多的应用，需要查询大量的数据源才能获得足够的数据，如多媒体数据搜索、团购网 站信息聚合等．应用的成功，取决于查询多数据源的效率和效果．当前研究侧重查询与数据源的相关性而忽略数据源 之间的重叠关系，使得不同数据源上相同结果的数据被重复查询，增加了查询开销及数据源的工作负载．为了提高深 网查询的效率，提出一种元组水平的分层抽样方法来估计和利用查询在数据源上的统计数据，选择高相关、低重叠 的数据源．该方法分为两个阶段：离线阶段，基于元组水平对数据源进行分层抽样，获得样本数据；在线阶段，基于样本 数据迭代地估计查询在数据源上的覆盖率和重叠率，并采用一种启发式策略以高效地发现低重叠的数据源．实验结 果表明，该方法能够显著提高重叠数据源选择的精度和效率．
随着智能制造和物联网技术的发展，客户越来越关注产品的个性化和多样化 需求，导致有限的装配空间无法满足不断增加的物料空间需求，而装配空间的不 足会严重影响装配线的物料供应过程，并最终影响整个装配系统的成本和效率。 因此，研究物料供应策略的选择对装配线平衡问题的影响有重要意义。一方面， 稳定高效的物料供应系统是装配线持续生产的前提，合理地选择供料策略会大幅 度地改善装配线的效率、装配空间的利用率和操作者的作业负荷水平。另一方面， 装配线平衡的结果决定了物料的需求、备料时间和配料员数量，合理的装配线平 衡设计会降低整个系统的库存水平和物流成本。
大数据方兴未艾，正在对当下的人与世界产生方方面面的影响，而且这种影响随着时间的流逝将越发显 化的方法又可以分为一般事物的数据化和人的数据化，我们分别从因果关系与相关关系、决定论与自由的角度对二者 进行哲学上的反思。 数据的事物化是大数据方法论最具突破性的地方，它带来了事物构造范式的转变，在三个不同的 层次上将事物构造出来。 最后，我们从总体上对大数据的方法论进行反思，对其进行划界，从时间与空间、内在与外在 的角度指出大数据之数据化方法的有限性，从而限定其应用的范围，为人的自由等数据化之外的事物留出了地盘。
＜正＞一、智慧城市及其应用1.智慧城市的概念智慧城市是在数字城市建立的基础框架上,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务。智慧城市的内涵是数字城市、物联网与云计算
物料分拣在工业生产过程中具有举足轻重的地位。随着智能制造在工业生产中的大 量运用，物料分拣的智能化也逐渐得到重视。传统的分拣系统中，依靠大量劳动力来实 现物料分拣流程中的的上料、分拣、下料等步骤，具有效率低、准确性不高、安全性低 等诸多缺点。现代工业分拣，虽然通过传感器进行机器分拣，但也存在着精确度不高、 设备复杂等缺点。为了解决自动化生产线上产品的智能分拣问题，本文设计了基于工业 流程的视觉分拣系统。
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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。
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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