为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V（Chan-Vese）模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。
＜正＞新世纪以来,以人工智能为核心的智能科技的快速发展,加快了新一轮军事革命的进程,军事领域的竞争正加速走向智权时代,战争的制胜机理将完全改变。其中,基于模型和算法的AI脑体系是核心作战能力,贯穿到各个方面、各个环节,起到了倍增、超越和能动的作用,平台有AI控制,集群有AI引导,体系有AI决策,传统以人为主的战法逐步
＜正＞一、引言RED算法曾是一种有效的网络拥塞控制算法,其主要思想是通过路由器输出端的队列长度控制发送端的数据。算法操作简单易实现,但同时也存在着参数难以确定、难以有效处理突增的网络流量以及公平性等问题。随着网络信息量的爆炸式增长,现行RED算法已经无法有效解决网络流量过分饱和的现状,也无法保证网络的服务质量。
提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。
针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集；然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型；最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.
为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。
针对经典二维总体最小二乘法旋转不变子空间（2D-TLS-ESPRIT）算法估计二维几何绕射理论（GTD）模型参数精度不高、抗噪性能较差这一问题,提出了一种改进2D-TLS-ESPRIT算法。首先,改进算法通过将目标的极化散射矩阵加入到二维GTD散射中心模型,使得模型对目标极化散射特征的描述更加精准；其次,构建置换矩阵得到原始回波矩阵的共轭矩阵,并将两者结合起来,从而延长了目标电磁散射数据的长度；最后,仿真结果验证了改进算法的参数估计性能与噪声鲁棒性均要优于同类已有算法,雷达散射截面积（RCS）外推结果进一步验证了改进算法参数估计性能的先进性。
随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务，是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案，包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版，旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。
所有现场人员都要加强精神文明建设，遵守职业道德，减少施工对周围环境的影响，由专人负责公共关系协调，听取有关方面提出意见和建议，虚心的接受检查和批评。并在可能的情况下加以整改，满足有关部门要求，使工程能顺 利进行。
刚刚过去的2025年，中国制造业正站在人口红利结束、全球供应链重构与智能制造时代加速的十字路口。面对竞争加剧、客户需求更迭迅速、成本压力持续上升，“内卷”已成常态的形势下，企业必须建立可持续的卓越运营能力。从1999年成立至今，北京冠卓咨询已在中国服务超过250家从优秀向卓越迈进的工厂，包括数十家上市公司与世界500强在华工厂。本白皮书基于我们过去25 年的一线项目数据、行业趋势洞察与工厂改善经验，旨在为中国制造业提供。
端到端重新思考工作是创造价 值的前提 越来越多的组织正在使用AI进行"创新”，构建新的商业模式。端到端重新设计工作流程的公司在价值捕获和员工满意度方面表现优于仅部署工具的公司。差距不断扩大，驱动力来自更清晰的路线图和对人才的更深入投资。
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