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基于人工智能的传感器网络节点能耗研究

传感器网络是基于应用的网络,与传统的无线通信网络相比,它具有节点规模大、自组织多跳、无人值守、无通信基础设施等特点。而能量约束始终是限制传感器网络技术发展和应用的瓶颈。

  • 2021-04-22
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基于秒开云科技arm的嵌入式voip服务器移植

随着通信技术的发展及Internet 业务的扩展,一种新型网络一“NGN(下一一代网络)” 将被用来满足人们日益增长的通信需求。而在语音业务仍然是通信领域的主体核心业务的当前阶段,NGN 的发展重点就在于VoIP技术。VoIP是指在IP网络上进行电话业务传送,通过改变语音业务的承载

  • 2021-04-22
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智能建筑论文

以建筑物为平台,以物联网技术为技术支撑,兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等,集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体,向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。

  • 2021-04-21
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基于STM32的GPRS无线通讯新型智能安防仪的研究与开发(期刊论文)

摘要:针对目前家居安防设备存在的实时性差、远程控制不理想等缺点,提出了在高性能处理器STM32中嵌入GPRS网络功能的新型无线远程安防控制模型,该模型借助无线通讯网络、高效烟雾传感采集技术,以数据流形式实时地实现有效监控:通过烟雾传感数据,实现了家用设备的实时控制。实物模型运行结果验证了该方案的可行性和有效性。

  • 2021-04-21
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以CPS为核心的工业互联网安全风险及监管控制

数字与传统基建深度融合,工业互联网成为新基建的重要战场,新基建产生新业态、新发展,也必将衍 生出不同于传统环境的风险,因此工业互联网在发展“新基建”的同时必须警惕新风险的降临,预防与控制工业互联网 风险愈发重要。 工业互联网以信息物理融合系统(Cyber physical systems,简称 CPS)为关键技术,论文梳理以 CPS 为核 心的工业互联网安全风险特征,提出“新基建”建设背景下工业互联网应持续加强 CPS 标准体系建设,推进政府与社 会多方主体协同共治,建设数据要素预警库,加强风险监测、数据治理与应急管理。

  • 2021-04-21
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互联网+课程思政_育人特征、困境与实施策略

与传统思想政治教育相比,“互联网+课程思政”具有育人主体多元化、育人载体多样化、 育人场域超时空趋势等特征。 互联网给课程思政育人带来了新的挑战:互联网改变了学生的 认知习惯,加大了课程思政育人的难度;教师“ 互联网+课程思政” 育人的意识和能力有待提 高;互联网为课程思政育人资源整合提供了平台,但引领示范作用还有待增强。 适应互联网 背景下课程思政育人的新常态,全面推进课程思政建设,要抓住教师队伍“主力军” ,强化“互 联网+课程思政”思维,提升线上线下协同育人意识;创新课堂教学“ 主渠道” ,实现互联网与 课程教育深度融合,增强课程思政育人实效;聚力课程建设“主战场” ,搭建课程思政育人资源 和工作对话网络平台,促进课程思政育人交流互鉴。

  • 2021-04-21
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互联网发展对中国区域创新能力的影响及地区差异研究

在阐述互联网发展影响区域创新能力理论的基础上,从互联网的建设、普及、应用与融合层面 重构互联网发展的综合指标体系,同时,基于 2006—2017 年中国 30 个省份的面板数据,从线性、非线性 和约束机制三个维度实证考察了互联网发展对区域创新能力的影响及其地区差异。 研究发现:(1)在控 制对外开放度、城市化、金融发展等条件下,互联网发展能够显著提升中国的区域创新能力,尤其是对于 西部和中部地区而言;(2)互联网发展对区域创新能力的影响具有显著的非线性门槛特征,随着互联网 发展水平的提升,其对区域创新能力的影响呈现先升后降的倒“U”形趋势,且这种门槛特征存在着明显 的地区差异;(3)互联网发展对区域创新能力的影响受要素禀赋和知识产权保护等创新内外部环境的约 束,且存在复杂的地区差异。 以期有利于明确互联网发展的战略方向与差异化路径。

  • 2021-04-21
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新工科_教育背景下的_互联网+_实践教学模式探索——以电子电路专业为例

在“互联网+”时代背景下,“新工科”工程教育改革的出现,要求高校积极探索新的教育和人才培养模式,转变途径和方法。电子电路专业在“互联网+”时代具有鲜明的专业特点,在“新工科”工程教育改革过程中发挥了重要作用。本文分析了“新工科”背景下电子电路专业建设的内涵,探究“互联网+”时代实践教学改革的重难点,研究分析了适应“互联网+”时代的创新人才教育与实践培养模式,以及教与学融合相长的混合式教学模式改革、阶梯式能力提升的创新实践培养体系、创新实践社会资源的注入等,以期为电子电路专业创新实践人才的培养提供参考。

  • 2021-04-21
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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产品介绍

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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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时,相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施,履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作,无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。

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