针对燃煤电厂脱硫系统出口 SO2 质量浓度难以稳定控制的问题，提出了一种基于改进粒子群算法（IPSO）优化长短时记忆（LSTM）神经网络的 IPSO-LSTM 预测模型。
湖泊富营养化由于其可导致藻类水华暴发，引发生态系统灾变和饮用水风险，是中国乃至全球湖泊面临的主要生态环境问题。湖泊营养状态精准、实时、大范围的同步监测是准确掌握湖泊水环境变化特征，开展富营养化成因分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石。
基于传统机器学习的刀具磨损监测模型监测精度低且计算复杂度高，难以满足智能制造的发展需求。而基于深度学习的刀具磨损监测模型数据处理和特征提取能力较强，可明显提高监测精度，使加工过程更智能化，因此广泛应用于刀具磨损监测
视频监控对保障电网安全稳定运行起着不可忽视的作用。随着人工智能技术的发展，机器视觉在电力安全监控中表现出巨大的应用潜力。首先概述了机器视觉领域主要关注的目标检测、目标分割、目标跟踪三大任务；然后从设备状态、人员状态、环境状态三个角度出发，总结分析了机器视觉技术在输变电设备状态检测、人员状态判别、重要区域环境状态监测三大典型应用场景的应用及研究进展；最后就机器视觉技术在电力安全监控领域落地应用存在的问题进行分析并提出了相关建议。
针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题，提出一种基于 ＹＯＬＯｖ３ 网络的高铁异物入侵的检测算法。 为提高 ＹＯＬＯｖ３ 网络对图片特征的利用能力，利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个 ３×３ 卷积，增加了卷积的感受野
随着国家 2030 碳达峰和 2060 碳中和目标的提出，以及“数字中国”建设的步伐进一步加快，新基建核心业务范畴的数据中心的冷却节能问题成为行业关注的焦点。主要针对数据中心冷却节能发展趋势，从可再生能源“干空气能”在数据中心冷却方面的应用，以及多种绿色、高效、适用的冷却技术在数据中心的结合应用，从技术原理、技术优势、应用趋势进行了分析与探讨。为我国绿色数据中心的制冷空调系统的节能发展提供合理的参考与建议
针对当前安全帽检测准确性低和适应性差的问题，提出一种以 YOLOv3 网络为基础，进行相应改进的安全帽检测方法; 为了保证安全帽检测的准确度和增大对图片中安全帽的关注度，采用注意力机制增强了从图片提取出的空间信息和语义信息，减少了图像细节的丢失，再使用可变卷积来适应人的姿态变化，增强了模型对目标的适应性，减少了一定量的训练样本，最后通过改变输出特征图的尺寸，融合浅层的网络特征，提升了人头等小目标的识别率; 采用自制的HELMET 数据集对方法进行训练与测试，并通过对比实验表明: 方法相较于其他检测方法能够提取到更多的目标特征，达到更高的平均精度均值，同时在实际应用中 适应性较好。
西部矿区煤层赋存条件好,开采强度高,上覆岩层破坏严重,易诱发采空塌陷和地裂缝等灾害,造成地表生态损伤,甚至诱发遗煤自燃,威胁煤矿安全生产
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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。
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1950年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》，这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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