视频卫星运动目标智能感知与跟踪控制研究。
不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标，基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。
安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针，安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用，因此加强安全帽佩戴监管十分必要。
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。
传统污水处理以能消能，不可持续。事实上，污水中有机物含有大量能量。若能将这部分能量回收而非去除，则可能反哺污水处理厂的运行能耗，继而减少 CO2 间接排放，甚至逼近“碳中和”目标。以物料平衡为基础，将水质与能量指标进行耦合，构建了能量平衡模型与分析函数，用以评价污水处理厂能量消耗与回收之间的平衡情况，继而探知污水处理厂实现“碳中和”的潜力。经实例污水处理厂实测数据验证分析，本研究所构建模型准确而实用。模型分析表明，我国污水处理厂因较低的进水有机物负荷，实施能量( CH4 ) 回收后虽不易达到“碳中和”目标，但是能量回收完全可以弥补一半以上的能量消耗，并使 CO2 间接排放量至少减少 50% 。
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。
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。
随着计算机、通信、自动控制、微电子等技术的发展，大量智能控制芯片和智能传感器的不断出现，以及在传感器、通信和计算机领域所取得的巨大成就使人们对系统综合性能尤其是安全性能提出了越来越高的要求:希望能对系统设备的工作状况进行实时监测和控制，并在此基础上实现设备的智能维护。对企业自动化设备而言，对其工作状况进行远程监测和控制，不仅可方便设备管理者随时了解设备工作状态，设备出现异常时主动报警便于及时维修，还可拓宽设备服务范围，提高工作性能，延长使用寿命。这一目标的实现对控制网络在开放性、互连性、分散性等方面提出了更高要求
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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