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综合性大学一流GIS专业建设的探索与实践

信息通信技术(InformationandCommunication Technology,ICT)的迅猛发展并非虚谈,数字技术与“互联网+”模式促使测绘地理信息的应用理念发生了转变,测绘地理信息产业也进行了转型升级。当前以大数据、云计算、人工智能、移动互联等为代表的高新技术正全面和深刻地影响着人类社会未来的模样。测绘地理信息与人类行为活动息息相关,ICT时代下测绘地理信息服务内容 和形式的转变是一种挑战,但与ICT之间产生的深度融合和创造却令人憧憬。

  • 2022-01-12
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智能制造场景下工业互联网安全风险与对策

智能制造在利用新一代信息技术提升工业企业效益和核心竞争力的同时,也将原本在“信息孤岛”中运行的工业设备和系统互联互通,进而形成工业互联网。但由于攻击面的扩大,工业互联网面临着来自外部和内部多方面的网络安全威胁。通过分析智能制造新形势下的工业互联网安全风险,从技术层面提出应对策略。首先从供应链安全风险、工控终端设备安全风险和高隐蔽网络攻击风险三方面,剖析了我国工业互联网所面临的安全风险;然后基于工业互联网安全防护技术的发展现状,提出安全防护体系和关键技术作为应对策略;最后针对我国工业互联网安全防护工作的未来方向给出了建议。

  • 2022-01-12
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多源异构图像融合跟踪研究现状与展望

多源异构图像融合是信息融合领域的研究热点之一。多源异构图像的融合跟踪在精确制导、无人驾驶、机器人导航、公共安全等领域起着重要作用。目标跟踪的基本问题是在一系列时序图像中选择感兴趣目标,找到该目标的准确位置并跟踪其运动轨迹。复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的随机非线性动态系统估计问题,受诸多因素影响,如目标表观非刚性变化,观测场景的天气和光照变化,场景中出现相似目标等。阐述多源异构图像融合跟踪的关键问题,总结近年来该领域研究现状与主要方法,介绍基于深度学习的可见光和红外融合跟踪相关研究,最后预测未来的发展趋势。

  • 2022-01-12
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室内无线定位原理与技术研究综述

针对卫星信号在室内定位不可用和存在定位误差的问题,分析了室内定位误差的主要来源,对室内定位的信道模型、算法原理和常用技术进行了研究。首先提出TOA/RSS二步加权最小二乘混合定位法和TOA/AOA排序加权混合定位法两种混合参数定位方法,可有效提高定位精度及鲁棒性;其次分析了各种定位技术的优缺点并比较了成本和定位精度,在实际应用中应当根据环境变化程度和精度需求来选取相应的定位技术;最后阐述了室内定位的特点与未来趋势,为该领域的研究方向提供了参考。

  • 2022-01-12
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复杂电力(能源)系统的分布式感知与协同估计/检测研究综述

近年来,“互联网+”智慧能源、电力市场改革、新能源革命等一系列举措引发了电力系统信息大爆炸,导致海量的电力设备、电器以及用户需要连接。信息的感知、连接、传输、处理、应用及发布,范围越来越广,规模越来越大并出现了大规模、复杂的高维的动态系统,伴随着海量数据集。而集中式信号处理在处理这类问题时,存在着通信负担重、计算复杂度高、可扩展性差、鲁棒性差等缺点。因此集中式信号处理方式已经明显不适用,需要新业务、新模型、新算法来解决。在大规模复杂电力系统中采用分布式信号处理是有效的解决方法。本文从多个角度对国内外分布式感知和协同估计进行梳理和综述,为后期研究提供一定的理论基础。

  • 2022-01-12
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近十年的VI-SLAM算法综述与发展

一个完整的 SLAM(simultaneous localizationandmapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图,如图1所示,其中,前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型,回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们进行优化,从而得到全局一致的轨迹。建图则是根据状态估计得到的轨迹建立与任务要求相对应的地图。通常,仅含有前端和局部后端的框架被称为里程计, 而带有回环检测和全局后端的完整框架被称为 SLAM。

  • 2022-01-11
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面向有色测量噪声下UWB/INS组合行人导航的分布式卡尔曼滤波

为了降低室内环境下INS/UWB组合导航中有色测量噪声(CMN)对导航精度的影响,本文对高斯-马尔可夫CMN下的分布式KF(dKF)进行了改进,使用可变CFM,使CFM能够随着导航环境的变化而变化。针对分布式KF,局部滤波器利用INS和UWB分别测量的距离之差作为其观测量,对目标行人的位置进行预估。在此基础上,主滤器通过融合局部滤波器的估计值来估计目标行人当前时刻的位置。实验表明,与标准dKF相比,使用可变CFM改进的dKF可以将定位均方根误差(RMSE)降低26.85%。

  • 2022-01-11
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中,Network Namespace包括了:网卡(Network Interface),回环设备(Lookback Device),路由表(Routing Table)和iptables规则,对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

  • 2022-01-11
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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