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微型近红外物联网节点的传感器输出数字化应用研究

物联网光谱分析技术的兴起,推动近红外光谱传感器向着微型化、数字化和智能化方向发 展。针对InGaAs焦平面数字化、智能化的发展需求,研究InGaAs光谱组件输出数字化方案。设计一种 集成自研ADC的数字化光谱传感电路,并研制了新型微型近红外光谱节点。该节点内部集成202个 有效光谱通道,波长范围为900~l 700IlIIl,光谱分辨率优于16IlIIl,波长准确性小于l m,波长重复性 优于o.3 m,节点系统信噪比约为500:l,帧扫描时间约3 ms。研究结果表明:该微型物联网光谱节点 满足近红外光谱分析实际应用需求,为传感器片上数字化输出发展和近红外光谱分析物联网应用提 供技术支持

  • 2021-06-24
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大数据技术及其在电站机组分析中的应用

大数据技术及其在电站机组分析中的应用,大数据时代

  • 2021-07-30
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重大行政决策的逻辑转换及其法治化策略_基于大数据思维

大数据和重大行政决策都植根于信息之中,这种契合使得大数据思维在重大行政决策中占据重 要地位,并推动重大行政决策向数据依赖、关联关系、普遍参与和全过程保障转变。为有效提升重大行 政决策的法治化,强化大数据思维、大数据开放共享、大数据机制建设和大数据监督是应有之策略。

  • 2021-06-22
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基于情景感知的智慧图书馆场景式服务研究

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要,体现了图书馆对用户体验的重视,对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究,阐述相关概念与内涵,并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此,文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程,搭建以用户为中心,由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架,并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣. 但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型,对少样本进行预测,根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM(1 ,1 )模型、 DGM(2,1 )模型和灰色 Verhulst 模型更准确,性能更好.

  • 2021-06-15
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人工智能技术对我国制造业就业的替代效应

使用我国 2015 - 2019 年汽车行业数据,将人工智能技术的应用作为准自然实验,运用 双重倍差法进行实证研究后发现,人工智能技术的使用对样本期内我国汽车行业生产性员工数 量产生了明显的负向影响。 本文政策建议为,第一,加强对中低技能劳动者的职业技能培训,加 大培训力度,提高劳动者适应新技术的劳动技能。 消弱人工智能技术就业替代效应。 第二,建立 健全以社会保障为核心的劳动者保护体制。 避免由失业可能引发的社会风险和社会问题。

  • 2021-06-15
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物联网电气火灾监控系统的建设与运营

电气火灾监控系统是建筑消防的一部分,对早期预防电气火灾的发生具有非常重要的作用。信息和通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人,发展到连接任何物体的阶段,而万物的连接就形成了"物联网"。本文主要探讨如何有效合理地将移动物联技术应用到电气火灾监控系统中来,从而搭建一个完善的电气火灾监控物联网的应用系统。

  • 2021-04-27
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基于PLC控制的恒压供水系统设计

随着礼会的发展和进步,以前市政供水所必须的水塔、水箱及气压给水设备,由于水质污染及水压不足,已经远远不能满足生活、生产的需要,自来水厂的自动化改造迫在眉睫。

  • 2021-04-22
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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