基于单片机控制的快热式

随着人们生活水平的不断提高，单片机控制无疑是人们追求的目标之一，它所给人带来的方便也是不可否定的，其中家用电热水器就是一个典型的例子。在本设计中采用单片机AT89C51作为控制器来控制电路，本设计分别对硬，软件进行设计说明。硬件包括加热控制电路，温度检测电路，LED数码管及指示灯显示电路及报警器驱动电路.的设计。

2021-04-23
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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手，通过大数据分析技术，借助人工智能等新兴的监管科技手段，以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析，对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习，挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征，实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别，提升异常情况的精准识别率，输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中，优化金融服务，提升金融监管效能，最终以实证的形式论证人工智能技术应用于金融监管的可行性和实效性，认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

2021-06-19
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大数据赋能商业模式创新的价值分析与案例研究

本文首先对大数据驱动下的商业模式概念与发展现状进行了分析，其次阐述了商业模式创新的内容与过程，最后结合实际案例对阿里小贷与传统银行贷款的申请条件与流程进行对比，并从技术、人才、法律等方面提出了商业模式的优化措施，旨在通过研究，推动大数据作用的充分发挥，进而使商业模式与经验方式得到进一步优化。

2021-06-21
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论大数据的反垄断法规制——以其生产要素内涵为视角

随着大数据应用的不断深入，相关垄断问题更加复杂。从大数据的生产要素内涵角度认识其垄断实质，能够增强对潜在垄断问题的识别和分析能力，完善反垄断规制理论和法律适用。对其生产要素内涵的研究表明，大数据扩大了网络效应的外延形成大数据网络效应，网络效应的反垄断分析应当分别考虑传统网络效应和大数据网络效应的竞争影响，特别是注意两者竞争影响强度评估方法的差异；大数据改造了范围经济的反垄断适用，扩张了集群商品竞争相关市场界定的适用范围，应当在“最小产品组合界定法”的基础上增加集群商品适格检验，并重视消费者偏好验证。

2021-06-21
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泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

2021-06-17
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多周期第四方物流集成反馈网络设计的模型与算法

本文研究了多周期第四方物流集成反馈网络设计问题，并考虑 3PL 运输供应商的信誉等级变化对整体网络配送完成率的影响。通过设计反馈调节机制和信誉评价体系，建立多目标规划模型来描述该问题。针对基本蚁群算法的不足和本问题的特点，设计奖惩蚁群算法，该算法通过增加奖惩因子，提高算法的收敛速度和全局搜索能力，有效避免了算法陷入局部最优。仿真实验结果表明了模型的合理性和奖惩蚁群算法的有效性。

2021-06-21
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基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统设计

针对智能家居远程控制系统输出稳定性差的问题，设计了一种基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统。设计了智能家居远程控制系统的总体结构，对系统功能模块结构进行了分析。在此基础上，构建联合测试工作组（Joint Test Action Group，JTAG）接口控制模块，利用内置模块的寄存器实现对系统的嵌入式控制。实验结果表明，本文所设计的智能家居远程控制系统具有较好的输出稳定性和较高的控制精度，对智能家居远程控制系统的设计具有一定的借鉴价值。

2021-06-18
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基于智能家居的物联网感知层密钥管理技术研究

近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻 . 物联网具有三层结构，最底层为感知层，感知层主要包含 RFID 和 WSN 两部分 . 在分析智能家居感知层密钥管理特点的基础上，总结智能家居感知层的密钥管理主体、过程、技术关注点，并详细论述了基于智能家居的物联网感知层 RFID 和 WSN 密钥管理技术，最后提出密钥管理技术研究方向

2021-06-21
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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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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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2026综合算力全景分析

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