外观质量检测数智化AI质检员，为柔性质检赋能

工小匠 | AI数字质检员通过深度视觉感知及机器人运动控制等关键技术，赋能“相机+机械臂”同步运动，结合工业AI、光学、深度学习及大数据等技术，实现轻量化、柔性化部署，满足小批量、多品种、多需求的外观检测需求，提供了一套检测效率高、自适应能力强的轻量标准质检系统，帮助工厂进一步完成智能化转型。

2023-05-06
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时变重力场球面模型反演算法和模拟实验_张贝

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

2021-04-20
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

2021-04-22
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传感器的目前现状与发展趋势综述

传感器是高度自动化系统乃至现代尖端技术必不可少的一个关键组成部分。传感器技术是世界各国竞相发展的高新技术，也是进入21 世纪以来优先发展的十大顶尖技术之一。传感器技术所涉及的知识领域非常广泛，其研究和发展也越来越多地和其他学科技术的发展紧密联系。

2023-06-14
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国外农业物联网技术发展及对我国的启示

随着信息技术和计算机网络技术的发展，物联网已经走进了农业生产的各个领域。国际电信联盟认为，物联网是通过智能传感器、射频识别（RFID）设备、全球卫星定位系统（GPS）等信息传感设备按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。近年来，随着现代农业自动化需求的不断增长和信息技术的发展，农业物联网在物理感知、数据传输、智能处理、应用服务等领域取得了重要进展。

2021-04-20
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PHP高性能服务框架架构与实践-余庆

基于服务的方法将在2022年成为事实上的标准，因为越来越多的公司依靠微服务和其他服务来更快地开发产品。

2022-02-11
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大数据下的RDBMS与nosql0514

越来越多的大型企业也在采取同样的行动，因为它比传统的单体架构有许多好处。例如，由于模块化程度的提高，服务使企业能够更快地开发产品。

2022-02-11
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数字化驱动业务革命－分会场

它们已经被应用于多个行业，包括医疗保健、零售和银行。人工智能机器人不久将被整合到几乎所有的开发工具中。这将能帮助开发人员完善代码、调试和报告错误。

2022-02-11
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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

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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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