视频卫星运动目标智能感知与跟踪控制研究。
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
随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生，道路积水问题愈发严重，影响了市民的出行和城市正常运行，因此有必要对道路积水信息进行动态可视化，而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。
摘 要 为提高空中目标敌我识别能力，促进联合作战效能提升，从战场空域控制的角度出发，提出了一种基于空域协同的空中目标综合识别方法。对战场空域控制的基本内涵、作战任务、实施方法进行了介绍，理清了空中目标综合识别与战场空域控制的内在联系。围绕空域协同措施对美军空中目标敌我识别思想进行了简述，由此引出了空中目标综合识别的基本概念、识别流程与判别逻辑。依托D-S证据理论等数学工具，对空中目标综合识别的工程化应用思路进行了研究。通过实例计算验证了该方法的可靠性，可为相关研究提供一定的参考。
在现代化技术高度发展的今天，犯罪更趋智能化，楼宇防查必须与电子技术、传感器技术和计算机技术相结合，才能将发挥最大的功能作用，智能楼宇防盗报警系统也就应运而生。由于采用了红外检测技术，智能楼字防盗系统具有很强的隐蔽性和保密性，而且由于不依靠视觉特性，该系统可以在任何时段发挥作用。不仅如此，随着生活节奏的加快，人们对自身生活条件也有了较高的要求，比如，希望楼宇灯控系统能够自动邦断是否需要提供照明，但是随着社会节能意识的不断增强，灯光开启后能及时关闭的功能也就显得更为重要。
通过温度与负荷的关系,找出影响空调负荷变化的温度分段线性敏感区,得出敏感区内气温与负荷之间量化关系和气温对空调负荷影响的结论。近年来,空调已经成为居民生活和办公场所必不可少的电器,拉动了电力市场的需求,空调负荷出现了快速增长,占地区用电负荷的比重越来越大,已成为负荷增长的主要因素之一。
现阶段对海上风电经济性评估研究较少，而海上风电亟需经济性评估作为其大面积应用的基础。立足海上风电项目的经济性，首先，梳理了海上风电场的组成及发展，分析目前海上风电的3类6种发展模式；接着，将海上风电项目全生命周期分为初始投资、运营维护及退役回收3个阶段，分析各阶段的成本并搭建其数学模型；然后，引入净现值等6个经济指标评价了一个海上风电案例；最后，归纳海上风电当前发展及研究的不足，指明未来的研究方向，为海上风电更经济化的发展提供支撑和参考。
我国的饮料产量规模世界第丬 ，饮料包装材料多样，玻璃瓶具有密封性能 好、可多次重复使用、降格低廉等优点，成为饮料主要包装材料，尤其广泛应用 于啤酒包装。玻璃瓶易碎、易损，在运输和生产过程中发生碰撞、摩擦的现象极 易造成玻璃瓶的破损，还可能存在脏污、异物等缺陷，使用存在脏污、异物或破 损的玻璃瓶进行包装生产，可能造成生产线障碍、影响生产效率，甚至危及消费 者的生命健康。因此，在利用玻璃瓶进行包装生产之前，霌 要对玻璃瓶的质量进 行严格检测。研究饮料生产线中的视觉检测技术，保障饮料产品质量，加快饮料 自动化生产线向智能生产线改造升级，实现饮料智能制造，满足饮料生产企业霚 求，是《中国制造2025》的一个重要环节。本文围绕饮料生产线玻璃瓶质量检测 这仙 实际问题，弌 展以下研究工作
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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