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联合GEE与多源遥感数据的黑龙江流域沼泽湿地信息提取_宁晓刚

湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。

  • 2023-02-03
  • 阅读1182
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中国公共云,堵在哪、怎么解?

公共云强大与否,影响算力产业健康发展,影响软件产业创新节奏,影响人工智能军备竞赛。积极信号是,政策研究方正在对中国公共云的发展路径给出建议

  • 2024-04-10
  • 阅读1181

智能视频分析技术在智慧工地安全监管中的应用研究_吕基平

传统监控视频中,建筑工地目标多、分布散,传统人工安全管理方式无法实现完全覆盖和及时发现,大部分视频监控影像仅作为事后追溯取证使用,无法对人的不安全行为、物的不安全状态进行主动识别预警。

  • 2023-02-03
  • 阅读1179
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基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准_唐颖复

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点。

  • 2023-02-03
  • 阅读1178
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  • 9页
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平板太阳能集热器现状及未来发展浅析

本文综述了平板型太阳能集热器的发展现状,对平板型太阳能集热器的国内外市场进行了分析,并分析了平板型太阳能集热器的技术优势和有待解决的问题,展望了平板型太阳能集热器的市场前景。

  • 2024-01-19
  • 阅读1177

面向5G通信网的D2D技术综述

探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设 备发现、资源分配、缓存技术、D2D.MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据腔 制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏川、基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D 技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之 相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

  • 2021-06-28
  • 阅读1168
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基于AdaBoost与改进CNN的驾驶员愤怒情绪识别_于祥阁

针对驾驶员愤怒驾驶引发的道路交通安全问题,提出一种基于 AdaBoost与改进卷积神经网络(convolutionalneuralnet-works,CNN)的驾驶员愤怒情绪识别模型。

  • 2023-02-03
  • 阅读1167
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  • 9页
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改进YOLO_v3算法及其在安全帽检测中的应用_王兵

YOLO v3目标检测算法由于其速度快、精度较高,在工业中获得了广泛应用,但存在目标函数与评价指标不统一的问题,针对此问题提出了改进YOLO v3目标检测算法

  • 2023-02-03
  • 阅读1163
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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