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面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系 统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压缩采样数据重构算法进行改进,用迭代方法求解最小化范数问题, 提出基于传感器网络的压缩感知重构算法,并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明:1)在一定采样率条件下,基于 传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率,加速度信号采样率越大其重构精度越高;2)相同采样率条件 下,基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法;3)压缩采样率为60%以上 时,信号重构误差不超过20%,符合工程应用标准;4)基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性,传感器节点个数存在耦合 上限,当传感器节点超过6个时,重构信号的精度无明显变化。

  • 2021-06-21
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社交物联网研究综述

社交物联网设计思路,风格,原则,研究综述

  • 2021-06-18
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智能安防的感知和识别关键技术研究

智能安防的感知和识别关键技术研究,技术上的可行性

  • 2021-06-18
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大数据中的丝绸文化情感探析

: 针对丝绸文化演变的数字化观测问题,文章探析大数据中的丝绸文化情感特征与构成,透视新时期丝绸 文化的内涵升级。 利用主题网络爬虫技术采集得到丝绸文化情感的大数据,对情感词词频的统计展示了丝绸文化 正、负情感在“一带一路”倡议影响下的总体走向;对历年丝绸文化情感来源的构成分析,发现了物质性来源的下降 趋势、社会性和精神性来源的上升趋势,揭示了“一带一路” 影响下丝绸文化主导形态的转变和升级。 研究结果表 明,对于新时期丝绸文化发展状态的评估、文化政策制定具有重要参考价值。

  • 2021-06-21
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构筑“人工智能 教育”的生态系统

在人工智能教育形成的生态系统中,老师 学生 优质教育资源如何衔接

  • 2021-06-17
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基于智能家居的物联网感知层安全威胁及关键技术分析

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.以物联网感知层安全为核心,以智能家居为载体。从硬件设备、用户信息、系统平台、网络传输四个方面入手,总结智能家居物联网的安全问题,在此基础上分析基于智能家居的物联网感知层安全威胁,并详细描述了基于智能家居的物联网感知层安全关键技术.

  • 2021-06-18
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于人工智能的苗木质量无损检测研究进展_李玉荣

人工智能

  • 2021-06-01
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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。

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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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