基于计算机图像处理的智能监控技术研究基于计算机图像处理的智能监控技术研究基于计算机图像处理的智能监控技术研究基于计算机图像处理的智能监控技术研究
聚类在系统智能化控制中的一种应用聚类在系统智能化控制中的一种应用聚类在系统智能化控制中的一种应用聚类在系统智能化控制中的一种应用
楼宇控制系统Emalytics助力智能工厂节能降耗楼宇控制系统Emalytics助力智能工厂节能降耗楼宇控制系统Emalytics助力智能工厂节能降耗
去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势，现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求，这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战，针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点，分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术，并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。
首先阐述了6G时代中算力网络存在的意义，并简要说明了算力网络分层结构，然后，结合算力网络（CPN）控制技术，详细说明了分布式控制及集中式控制的工作原理，并对算力网络中的异构计算资源纳管进行了描述，最后详细分析了整个算力网络分层架构中各层的作用及构成，并对算力网络未来的发展进行了总结与展望。
随着近些年现代计算与数据存储技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术也随之广泛地应用于人们的生产生活中，其中最关键的机器学习（Machine Learning, ML）技术也为解决很多无法建立数学模型的难题提供技术支持。因此，研究人员很自然地也希望把AI/ML技术引入到无线通信系统中来解决传统接入网中的技术难题。事实上，无线接入网中有很多地方无法用严格的数学模型加以准确地描述，尤其是在无线接入侧的高层，同时无线接入网每时每刻也会产生海量的数据需要分析，这也大大增加了系统设计的复杂度。当下一代通信6G被定义为超通信时代后，无线接入网的高层又承担了更多业务层面的功能，比如对数据包的分类，识别等，这些功能需求均比较适合AI/ML技术进行处理。
在工业4.0体系中,传统的工厂将因为应用CPS等技术,成为了智能工厂,这将促使工厂内的生产力大大提升,其生产的柔性也将大大提高,一条生产线可以实现更多的产品型号的生产,从而最终实现大规模个性化
机械制造工艺是将各种原材料通过改变其形状、尺寸、性能或相对位置，使之成为成品或半成品的方法和过程 ？ 机械制造工艺流程是由原材料和能源的提供、毛坯和零件成形、机械加工、材料改性与处理、装配与包装、质量检测与控制等多个工艺环节组成.
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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