基于强化遗传算法的车间调度方法研究

自 2013 年以来，随着德国“工业 4.0”和“中国智造 2025”的相继提出，制造业迎来了新转折点。车间调度是智能制造中重要的组成部分之一，制造业的快速发展，离不开智能调度方法的进步。遗传算法对研究车间调度问题有重要价值，但其性能易受参数影响。因此，本文对求解车间调度问题的遗传算法进行研究，设计出一种基于强化学习的遗传算法，以提高算法性能，并实现对车间调度问题的高效求解。

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夜巡机器人姿态与运动控制研究

近年来，随着互联网、人工智能等高新技术的快速发展，机器人的新技术、新产品也大量涌现，这既为智能制造行业提供了新的突破口，也从各方面改善了人们生活。机器人技术的应用已扩散到各个领域，其中，在深度融合互联网、物联网、人工智能、大数据的“智慧监所”建设中，安防机器人为提升监所智能化管理水平作出了巨大贡献。夜巡机器人作为一款安防机器人主要应用于看守所、监狱等室内场景，通过拟人化夜间巡逻监视工作，代替监所值班人员执行监室夜间巡逻任务，可减轻值班狱警的工作压力，降低狱警处理的危险性，提高监狱的安全监管水平。

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基于在线机器学习的工业控制系统入侵检测算法研究

工业控制系统是实现智能电网、智能制造等的核心与关键。开放性、智能化、网络化、实时性等导致工业控制系统面临严峻的信息安全挑战。工业控制系统的入侵具有时间跨度大、先验知识少等特点，导致基于规则和基于批量学习的入侵检测算法在实时性和效率方面无法满足工业控制系统的需求。工业控制系统的入侵检测算法核心在于数据分布不平衡情况下的跨时空传感器与控制器信息快速、实时、准确分类。本文针对工业控制入侵检测系统的实时性要求，采用在线机器学习（online learning）模式，研究工业控制系统的入侵检测算法，实现入侵行为的快速、准确识别。

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智能家电用户满意度调查分析

随着信息化水平和人工智能技术的不断？高，智能制造迅速发展起来，其中智能家电市场也在飞速成长，这吸引了许多传统家电企业与互联网企业的加入。2017 年中国智能家电行业市场规模达到了 2828 亿元，全年同比增长了 3.75％，甚至还会继续增加，导致智能家电市场的竞争状况激烈，智能家电生产商的发展面临着巨大的机遇与挑战，一方面，用户需求的？升给厂商带来巨大的利润；另一方面大量生产智能家电的企业涌入，对每个厂商的家电个性化？出了更高的要求。用户购买智能家电的满意度评价正是当前厂商希望及时获取的信息。如果厂商能够定期监测用户满意度情况，明确用户对不同类别智能家电的满意度，关注因素及因素间相互关系，无疑会？升自己的品牌竞争力。

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基于MOM框架的生产物料配送系统研究

在市场竞争加剧、企业生产管理水平仍待提升的背景下，智能制造相关技术的发展日新月异。与此同时，越来越多的企业注意到生产物流的智能化升级将是构建未来智能工厂的基石。在此背景下，构建整合企业物流相关业务的一体化管理信息系统，并研究应用于物料配送活动的理论与方法具有重大意义。

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双舵轮AGV定位和建图的关键技术研究

自动引导小车（Automated Guided Vehicle AGV）在智能制造行业中发展迅速，其中定位和建图是实现 AGV 导航系统的核心问题之一。本文以实际项目为依托，在实际工厂中搭建了双舵轮 AGV 搬运平台，对基于双舵轮 AGV 的定位和建图技术进行了深入的研究。主要的研究工作包括

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单目视觉姿态自动测量方法研究

单目视觉测量技术以其高精度、非接触性和结构简单等优点一跃成为智能制造、航空航天、人工智能等领域的研究热点，其中高精度的姿态测量技术已经成为单目视觉测量领域迫切需要解决的难题和重点研究方向之一。针对目前基于合作目标的单目姿态测量方法需要人为手动匹配特征点和像点之间的对应关系，存在耗时、非自动等问题，本文提出一种基于合作立体靶标的单目视觉姿态自动测量方法，对姿态自动测量算法、合作靶标的设计以及图像特征提取等进行了研究，并搭建了系统软硬件平台对姿态测量精度进行了验证。主要研究工作如下

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球团矿在环冷机中冷却过程的数值模拟分析

随着国民经济的发展，对钢铁企业智能制造、绿色生产的要求日益迫切。高炉炉料结构优化已成为炼铁行业主流发展趋势。环冷机作为球团矿质量把控的末段设备，一直以来针对球团冷却过程缺乏系统研究分析。因此，采用数值仿真模拟球团降温的具体过程，探索球团矿冷却过程的变化规律已成为十分重要的研究课题。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。

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Token经济100问（2026.7）

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认识“字”，只认识词元。要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立世界人工智能合作组织(WAICO)。