航空人工智能概念与应用发展综述

对航空人工智能发展的迫切需要，对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论，指出人工智能近期难以存在公认定义，需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性，对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势，突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。

2021-06-15
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基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源，保证船舶安全、经济运行，采用大数据分析方法和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型算法对船舶设备进行故障诊断，提前预测可能发生的故障。以船舶柴油机滑油压力低故障为例，应用Python语言，通过SVM模型算法预测该故障的发生概率。结果表明，在已采集的船舶数据样本的训练集和测试集上，数据拟合和故障预测的效果十分理想，预测故障发生的准确率较高。关键词：大数据分析；支持向量机模型算法；Python语言；船舶设备故障诊断

2021-06-15
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法，包括以下步骤：对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型，根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练；将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练，预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型，使在线训练更加稳定，同时还可以降低学习成本。

2021-04-26
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基于本体驱动的炼油厂DEVS仿真建模研究

石化行业作为国家经济命脉的支柱企业，如何高效、直观、迅速整合企业信息资源来智能辅助决策者进行智能制造是现今的重要课题。智能制造信患集成系统因自身复杂性在实现过程中面临许多挑战，传统软件建模方法主要缺陷在于建模个体对于知识认知不同，无法对知识进行统一建模而导致系统集成中出现知识复用与共享问题，容易造成系统集成与模型维护更新过程中的人力资源与时间的浪费，如何更有效地对知识建模与管理是智能制造信息系统中的关键。本文主要分析传统石化企业信息集成过程制造系统CIPS，根据其仿真需求及离散事件系统特点，引入本体驱动建模理论，提出基于本体驱动的DEVS仿真建模框架。

2021-06-29
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成品油库三维数字化应急系统研究

成品油库三维数字化应急系统研究，油库的保存问题

2021-07-01
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物联网水暖床垫WiFi模块配网方案设计_杜家俊

针对现有的WiFi模块在接入无线网络时会出现连接失败的现象,提出"智能配网"+"Soft-AP"的联合配网方案,首先进入智能配网,利用WiFi模块侦听模式抓取配网数据进行连接；如果智能配网失败,WiFi模块进入Soft-AP配网模式,用户发送WiFi的SSID和密码进行配网。配网成功后,系统采用MQTT传输协议进行后台绑定及注册。在此基础上,针对产品在配网时出现配网时间过长的问题,对发包频率进行测试,得到配网时间最短的发包频率范围。测试结果表明,该配网方法配网时间在4 058 ms内,且提升了配网成功率,可为物联网工程师的设计工作提供参考。

2021-06-22
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基于ESP8266的智能家居灯光控制系统

智能家居是利用电子、通信及物联网技术，对家庭内进行监测与控制，已经广泛应用于民众的生活中。本文以 ESP8266 芯片为核心，搭配温湿度传感器、人体热释电传感器、12 位 5050 封装 RGB 彩灯以及电源模块，设计并制作了智能家居灯光控制系统，最终设计并制作了实物及 WEB 控制端，进行了系统的测试。结果表明：硬件系统能准确接收 WEB 端传输的命令信息，也可实时向 WEB 端传输所需的反馈信息，可通过 WEB 端控制 RGB 灯光，还可查看温湿度的历史数据。

2021-06-21
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基于NB-IoT小型智能家居系统的设计

利用NB-IoT（窄带物联网）技术设计了一套小型远程测控智能家居系统.系统采用ARM Cortex-M3超低功耗MCU STM32L151作为主控芯片，结合多种传感器、华为云服务器和执行器构成了具有实时远程测控功能的小型智能家居测控系统；家居系统采集到的数据，通过NB-IoT物联网通讯技术和转发网关将其发送至远程华为云服务器；通过人机交互应用软件端对云服务器数据库数据的获取和操控，实现了对家居环境情况的监测和对家庭用电器设备的控制.实验结果表明：系统具有远程实时测控、数据准确、低功耗等特点，具有一定的实际应用价值

2021-06-18
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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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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

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