针对目前铁轨异物目标检测中,铁轨边缘提取困难,边缘检测结果不清晰,完整性较差等问题,提出一种基于新型改进 Canny算法的铁轨边缘检测方法。
针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署，且对遮挡目标辨别度差等问题，提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3，先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取，降低了网络的参数量和计算量。
基于理论和技术创新的智能制造信息化装备是新一代信息技术产业的优先发展方向。在切削加工领域，制造过程中刀具的磨损状态识别与更换依然依赖人工经验，缺乏科学、有效的理论、技术与装备支撑，严重制约了生产效率和产品质量的提升。基于传感器技术的刀具磨损状态在线监测技术可以有效地判断刀具的磨破损状态，充分发挥刀具的加工潜能，已逐渐得到了制造业的广泛重视并获得应用，被认为是实现自动化制造、无人化生产的重要支撑技术。本文以建立一套具备“感知·分析-决策”能力的集成化切削过程监测系统为目标，围绕切削过程智能感知装备与信号时频分析理论所涉及的科学问题，进行相关理论、方法与技术研究。
海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值，明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。
基于RFID技术的智慧供应链解决方案，基于RFID技术的智慧供应链解决方案，基于RFID技术的智慧供应链解决方案，基于RFID技术的智慧供应链解决方案
地球表面的江河、湖泊和水库等内陆水体是水资源的主要组成部分，由气候变化和人类活动所引起的内陆水体分布和水质时空变化等问题已成为各国科学家和政府关注的热点
智能驾驶车辆自评价学习控制方法研究成果介绍
控制理论发展至今已有 100 多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20 世纪 80 年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学料的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
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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。
当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局，消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则，这既是当下的行业底色，更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。
核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长，但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%，这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。
2025年，中国金融行业的数据管理正式迈入了一个全新的历史阶段。如果说过去十年的主题是“大数据的积累与基础设施建设”，那么当下的核心议题在“能力验证”的监管导向与生成式AI重塑业务逻辑的双重驱动下，已明确转向了“数据的深度治理与资产价值变现”。面对这一机遇与挑战并存的转型期，金科创新社发起本次调研，旨在通过摸底各类金融机构的真实投入状况，识别行业核心痛点，探索AI时代的数据治理新模式，从而为行业制定2026年的发展规划提供具有前瞻性的决策参考。
如果不能实现《巴黎协定》的气候目标，可 能会对经济产生巨大的影响，而全球升温 2℃ 所带来的预期成本已经占据了全球 GDP 的 11%, 更不用说其他预期的剧烈变化，如极端 天气条件的增加、农地的损失等 2。虽然我们 仍有时间，但是必须立即采取行动。因此接 下来几年显得至关重要。
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