有人机与无人机混合编队协同作战是未来空战的重要形式。有人机是中央指挥，而无人机直接接受有人机的指挥和控制，并进行战场态势感知、目标打击等。有人机和无人机可以看成空间上分离而逻辑上一体的巨型虚拟战机，二者优势互补，充分发挥最大综合效能，既提高了有人机的生存能力又延伸了无人机的探测距离范围和攻击距离。本文首先简述了有人机/无人机混合编队协同作战的发展历程，然后重点归纳了协同作战的关键技术原理和国内外研究成果，包括协同态势感知与评估技术、协同任务分配技术、协同航路规划技术、编队飞行与跟踪控制技术，并给出了一个在典型作战任务设定下的协同作战流程。最后对该领域的研究发展方向进行了展望。
5G网络和智慧城市建设对挂载用杆塔需求明确，“智慧杆”是新基建时代尚待发掘的金矿。2019年，我国灯杆保有量约为2,935万（国家统计局数据），是全国通信铁塔保有量的十倍以上，如果叠加安防、交通用杆等规模更为惊人。但目前路侧杆建设管理主体分散，难以发挥规模效应集中资源。从2015年左右部分地方政府发布了一系列文件，试点性地推进路侧杆向“智慧杆”改造。
线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式，传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上，从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型，提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则，并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析，为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果，文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析，发现师生整体满意度较高，对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响，有效支持了线上线下混合学习，但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后，通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足，并提出了改进建议，对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。
5G车联网以无人驾驶和5G技术为核心，已经成为5G新基建应用的核心领域，也已经是事实上5G应用落地的“领头雁”，在政策的助推下，随着技术的不断成熟和产业链的不断完善，5G车联网2020年开始将迎来全面爆发。本文聚焦城市5G-V2X环境下无人驾驶车路协同技术进行深入研究，特别是关键技术——无人车车道检测器的设计。为解决城市复杂环境中无人车快速可靠感知路面主导航标识——车道线问题，提出一种新型视觉检测器设计方法，可有效缓解感知系统实时性和精度相互制约的矛盾。借鉴自校正自适应控制系统理论的思想，设计出一种自校正闭环道路视觉检测器架构，并提出一种基于多尺度IPM图（（Inverse Perspective Mapping））自适应边缘提取的新型检测器算法，可以适用于强光、弱光甚至昏暗空间环境。视觉检测器的性能指标设计以某城市智能网联汽车及车地协同系统需求为导向，以满足城市地上、地下各种类型道路自主导航为目标。选择目前全世界范围内公用的加州理工车道数据集作为本文算法测试和验证的平台。实验结果及道路实测结果均表明，在多尺度IPM道路俯视图ROI区域检测车道线不仅可有效解决传统利用Hough变换检测车道线时干扰点多、车道线拟合困难的难题，还可大幅提升系统实时性，算法处理速度比在前视图直接检测车道线快近10倍。该检测器的设计与实现使自动驾驶技术得到本质提升，必将有助于智慧交通系统的快速建设发展。
人工智能、 机器学习和深度学习是当今机器智能领域最流行的词汇。机器学习可以看作人工智能的一个分支， 而深度学习则是一种特殊的机器学习手段[1]。下文将以深度学习为重点介绍几种常见的机器学习方法的特点及其在电力系统运行领域中的应用。
乡村振兴战略作为新时代“三农”工作的总抓手,是关系全面建设社会主义现代化国家的全局性、历史性任务。十九届五中全会明确提出要加快建设智慧农业，推动数字经济与农业农村经济深度融合发展。数字乡村是以数字化、智能化、优质化的生产要素为基本特征，以互联网平台为运作载体，以物联网、云计算、大数据等新兴实用技术为手段的现代化乡村建设的新颖形态，数字乡村建设成为乡村未来的重要战略任务。数字乡村的建设对于传统乡村治理的影响也是巨大的,它既可以实现传统乡村社会关系的重构和权力体系的再构,也可以从技术上为乡村居民的政治参与拓展了新的途径与方式,甚至还重构了乡村社会治理的公共领域。总的来说,数字技术打破了乡村原有的社会结构、经济结构、关系结构、地缘结构、文化结构,形成了以交互性和群结构性为特征的交互式群治理模式。学术界对建设数字乡村持十分积极态度，认为现代信息与通信技术正在转变为新的生产要素和治理工具,为打破传统城乡分化状态进而推动新时代乡村振兴提供了前所未有的机遇。
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炼化,污水,处理厂,降耗,及,资源,能量,回收,模式,探讨
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
平台摆脱了传统硬件堆叠模式，实现密码设备算力最优化利用，满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计，实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK，构建全场景的密码应用体系。
液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。
本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析，旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示，申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征，其需求高度务实，对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚，但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”
《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。
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