在简要分析物联网概念、物联网基本特征以及智能家居核心特点的基础上,采 用 Raspberry Pi 以 及 Arduino 联合开发出一套智能家居控制系统,并详细介绍了各个模块的设计方式和功能特征,最终实现对门禁、室 内环境、温度湿度的有效管理。 进行了系统的运行测试,验证了系统稳定性以及功能实效性。
当前，我国正在大力推进经济转型，政府也在一系列政策中明确了人工智能产业 的重要性，并且大力倡导其与不同产业的交流与融合。但对于人工智能这个新兴产业， 其发展历史也并不长，在评估行业里的研究更是寥寥无几。因此，本文对科大讯飞进 行企业价值评估，想为今后的评估实践活动提供一个新的可能。但面临的难题就是如 何对众多变量参数进行预测，本文在这里试图将 EVA 法和加权情景分析法两种方法进 行结合，以此来解决后文中由于较多变量参数引起的不确定性问题
随着人工智能技术的发展应用，算法推荐、深度合成、人脸识别、自动驾驶汽车、人工智能医疗等成 为现实，但也引发了人们对隐私保护、算法歧视、安全与责任、技术滥用、社会伦理等问题的担忧。 呼吁加强 人工智能治理成为 2019 年人工智能发展的主线之一，各国陆续出台政策或立法对人工智能技术及其应用进 行必要的监管。 人工智能监管需要采取科技人文协作的方式，构建多层次的治理体系，符合比例原则和利益 平衡，确保实现安全、可信、负责任的人工智能。
目的 探讨基于CT数据六轴数字化骨科外固定架（Q spatial ，QSF）在膝关节复杂畸形矫正中的应 用。方法 回顾性分析2018年5月至2019年10月西安市红会医院中西医结合骨科收治的8例膝关节复杂畸形患 者资料，其中男2例（2膝），女6例（8膝）；年龄18～57岁，平均（47．10土12．47）岁。采用自主研制的QSF进行矫形固 定，在畸形处截骨，然后用六轴外固定架固定远近端骨段。术后双下肢CT检查，利用配套的软件计算获得连接杆的 调节处方。术后1周根据“数字化外固定架处方”对外固定架6根连接杆的长度进行调整，缓慢矫正下肢力线，待截骨 处骨愈合后拆除外固定架。通过分析术后下肢力线矫正情况、截骨处骨愈合时间、关节活动度（range of motion， ROM）、美国膝关节协会（the American knee society，AKS）评分、疼痛视觉模拟评分（visual analogue scale，VAS）、Teg— ner评分对术后疗效进行评价。结果8例患者均获随访，随访时间5～17个月，平均（9．56±1．06）个月。均未出现伤 口感染、神经损伤、截骨处骨不愈合等并发症。术后6例经1次处方调节就获得良好力线，2例经第2次微调后获得 良好力线。术后（13．00±2．31）周截骨处达到骨性愈合，畸形未复发。带架期间关节活动度均轻度受限，去除外固定4 周后关节ROM恢复到术前。术前伴有膝关节疼痛不适，术后3个月AKS评分与Tegner评分均显著改善，差异有统 计学意义（P＜O．05）。结论对于复杂、畸形较大、多平面的畸形，六轴外固定架可以在不改变构型的情况下进行六 轴自由度矫正，基于CT数据六轴数字化骨科外固定架具有精度更高、操作更简单等优点，值得临床推广使用。
第一部分 采用分层架构思想，由底而上的分析物联网安全风险，提出各层安全需求，并 对物联网典型行业应用的安全风险进行分析。 第二部分 针对物联网安全状况进行分析，包括物联网资产暴露情况分析、2017 十大物联 网安全事件分析、2017 十大物联网恶意软件分析，揭示物联网安全防护的必要性和紧迫性。 第三部 分针对物联网安全问题，提升物联网安全总体防护水平，给出物联网安全体系架构及解决方案。 第四部 分从物联网安全产业发展趋势、物联网安全新技术探索两个方面对物联网安全发展进行展望，同时给出了物联网安全建设的发展建议。
信息技术的快速发展不仅推动了中微观层面上智慧城市的发展建设,在宏观概念上更是未来区域协调高效合作的核心驱动力。中国的智慧城市建设已经体现出由点到面、连片发展的态势,智慧区域建设是必然趋势。对国外智慧区域分析表明智慧区域建设的经验是:重视信息通信技术、注重创新、高效合作、人才培养等。建议国内智慧区域建设重视区域的范围多维化、合作效率高效化、教育与创新积极化、市民参与的多元化等。
：配电系统作为电力系统中最后的一个重要环节，其直接面向的是终端用户，它的完善与否直接关系 着广大用户的用电可靠性和用电质量。因此，配电系统在电力系统中具有极其重要的地位。随着物联网技 术的快速发展，云配电逐渐成为了一种新型配电方式。其中，物联网断路器的集成化是其中的一大特点，断 路器集成化不仅使得一二次设备完全智能融合，没有二次配线，同时改善了传统断路器对电能质量检测精度 低的问题，实现了高精度的检测，以满足用户对用电的满意程度。本文以集成化的物联网断路器为研究对 象，分析了其高精度检测技术以及其对电能质量评估的方式，同时对物联网断路器的功能、技术与应用进行 了分析说明。包括物联网断路器的结构、功能特点、发展前景，以及其在各行业具体场景下的案例应用分析。
为了更好地实现家居的智能化，方便于物联网技术课程的实践教学，该文基于 MicroPython 设计了一种智能家居数据采集与控制实验平台。该平台采用 TI CC3200 作为工作节点，通过微信公众号和 OneNet 获取平台采集的数据，并在云服务器中进行判断和相应处理，实现了智能家居数据采集与控制功能。实验测试结果表明：实验平台运行稳定，具有较好的人机交互体验，能方便应用于实践教学。
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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
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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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