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
模仿人体手指的构造，制作了一种以不同硬度的聚二甲基硅氧烷( PDMS) 为外层材料，聚偏氟乙烯( PVDF) 为传感元件的柔性触觉传感器，利用电荷放大器采集传感器与五种常见物体接触并滑动时产生的振动信号，对信号进行选取、滤波、提取特征值等处理，结合分类算法，对物体材质进行辨识分类。实验证明，此传感器对 5 种常见物体材质的识别率可以达到 90 % 以上。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
AIoT（AI+IoT）,即人工智能物联网，是人工智能技术与物联网在实际场景落地中相互融合的产物，其并非新技术，而是一种新的物联网应用形态，是通往真正意义上的“万物智联”的必经之路。智慧城市ICT信息技术架构与AIoT产业架构高度适配，是AIoT应用最佳实验场，随着智慧城市进入全面发展期，AIoT应用解决方案将在民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居四大场景中大规模落地。
系统提供快捷的数据信息查询，实现对重点用能单位经济数据和能耗数据的预警和预测分析，进而实现对整个区域经济数据和能耗数据的预警和预测分析
随着全球第四次产业革命发展走向纵深，数字化技术应用正加速从大型企业向中小企业普及渗透。推动中小企业数字化转型近年来已经成为各国政府刺激区域经济增长、提升关键产业链供应链韧性、扶持企业主体创新发展的重要手段。
为提高新型电力系统爬坡容量需求分析的准确性，提出了计及净负荷预测误差时变相关特性的爬坡容量需求分析方法。首先明确新型电力系统所需要的爬坡容量构成，分析爬坡需求与净负荷预测误差之间的关系。然后，建立了净负荷预测误差与净负荷预测值的动态Copula函数，通过演进方程构建Copula函数参数的时序关联关系，应用条件概率理论建立由于净负荷预测误差而产生的爬坡需求概率分布模型，以置信区间对爬坡需求概率分布结果进行离散化表征，从而得到相应的爬坡容量需求。最后，基于我国西部某电网的实际运行数据，以是否考虑预测误差时变相关特性构建了3种不同的测算模型，算例计算结果验证了所提方法的有效性和正确性。
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