科学数据是科研观测、科学研究活动的成果,是科技创新和国家发展的重要资源,科学数据安全不仅关乎个人信息安全,还关乎国家安全。因此,5G科创专网建设势在必行。在此背景下,浪潮为深圳市人工智能与机器人研究院打造了首张5G科创专网,
世界任何国家的经济发展，都会推进社会进步、促进工农业生产能力，使人民生活得到进步改善，但是也随之带来不同程序的环境污染。污水也是造成环境污染的来源之一。 这个污染源的出现引起了世界各国政府的关注，治理水污染环境的课题被列入世界环保组织的工作日程。
在当今大数据时代，影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需 要高效、自动与智能的处理。然而，作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点，其获取的 复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题，本文提出了“云控制”摄影测 量的概念，以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点，通过自动匹配（或配准）获取大量 密集的控制信息；并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种“云控制”摄影测量技术；最后对“云控 制”摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。
汽轮机作:为发电厂不可或缺的设备之-，其温度测量与控制是非常重要的。 本论文利用虚拟仪器技术,将仪器技术、计算机技术、总线技术和软件技术紧密 的融合在- -起，利用计算机强大的数字处理能力实现仪器的大部分功能，打破了 传统仪器的框架，形成了一种新的仪器模式,对汽轮机工作过程中几组关键的温 度数据进行了测量、分析、显示与控制。文中，基于LabVTEW软件平 台的汽轮机 温度测控系统设计,由硬件和软件实现。该系统精度高、可靠性好，并具有测试及 控制参数设置、数据采集与处理、数据存储、实时数据显示等多种功能，完全能 满足汽轮机工作过程中温度的实时监控。
运动协调障碍是儿童生长发育过程中的一种高发问题，严重影响儿童身心健康并对成年后的远期健康造成多种不良影响。随着人工智能的发展，可利用计算机视觉领域的人体姿态估计和动作识别技术辅助诊断这类疾病，有利于提升医疗普惠程度和医疗效率，对缓解医疗资源不足有着重要意义。报告了儿童运动协调障碍AI诊断系统的研究现状，介绍了儿童运动协调障碍的临床诊断方式，并基于此提出了计算机辅助诊断该类疾病的诊断技术路线，总结了人体姿态估计和动作识别任务的深度学习方法，分析了目前主流使用的人体姿态估计与动作识别任务评估指标与其对应数据集，讨论了其应用于计算机辅助诊断的问题及挑战
针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合，同时高技术产品价格很难惠民，智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象，本文提出将树莓派和 ＮｏｄｅＭＣＵ 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 ４Ｂ＋在 Ｌｉｎｕｘ 系统下运行百度云平台提供的 ＳＤＫ 加上麦克风阵列和 ＣＳＩ 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Ｐｙｔｈｏｎ ｓｅｒｉａｌ 库实现与 Ａｒｄｕｉｎｏ 串口通信，树莓派将语音识别到的指令下发至 Ａｒｄｕｉｎｏ，从而 实现人与硬件设备语音交互。ＮｏｄｅＭＣＵ 通过内置 ＥＳＰ８２６６ 芯片使用 Ａｒｄｕｉｎｏ ＩＤＥ 编译将传感器采集到的数据通过 ＴＣＰ 协 议与物联网云平台连接，实现数据的远程存储，家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示，实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求，设计成本低廉，功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互，提高了多任务并行处 理能力。
随着计算机与微电子技术的发展，出现了虚拟仪器。它以软件为核心，把计算机技术和仪器技术完美结合起来，充分应运飞速发展的计算机技术来实现和增强传统仪器的功能。虚拟仪器开创了仪器使用者可以成为设计者的新时代，代表了仪器发展的方向，它已成为21世纪测试技术和仪器技术发展的主要方向。本设计正是顺应仪器发展的趋势，利用图形化编程软件LabVIEW来实现虚拟音频信号发生器，真正做到“软件即硬件"。在硬件上还提出以PC声卡代替品贵商用数据采集卡，大大降低了生产成本，实现了基于LabVIEW的常用周期信号的单通道和双通道模拟输出，使设计具有广阔的开发价值和应用前景。论文在简要介绍了虚拟仪器概念、研究现状、发展趋势以及编程软件LabVIEW特点的基础上，概述了音频信号发生器的基本原理，
本发明实施例公开了一种楼宇管理系统及其处理方法、装置、设备，涉及楼宇智能技术领域，该楼宇管理系统的处理方法，应用于区域网关，包括：依据业务管理需求信息，确定目标区域的各业务子系统；分别依据各业务子系统的类别名称信息，选定各业务子系统的目标成员对象，并分别对各业务子系统的目标成员对象进行划分，得到各业务子系统的业务对象组；依据业务对象组的管理规则信息确定运行模式文件；将运行模式文件发送给终端控制器。本发明实施例实现了对终端控制器运行模式在应用上的动态管理和配置，解决现有楼宇管理系统中管理策略与多业务融合应用灵活性不足的问题。
没有账户，需要注册
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
