随着《国务院办公厅关于加快发展健身休闲产业的指导意见》正式出台，？近年来我国体育产业规模逐步扩大，体育消费明显增加，逐步形成了政府支持引导、部门合作联动、社会积极响应、资本踊跃参与的局面。同时，随着“健康中国”上升为国家战略，健康发展观日益深入人心，国家层面也出台了一系列发展健身休闲产业的政策举措，目前许多城市均已将该产业作为城市发展的一张名片，体育产业也不断向广度和深度拓展。
随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状说、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。
园区企业、产业的智慧化是智慧园区建设的落脚点，是孵化城市创新创业企业协助城市产业转型，打造智慧城市发展的新动力
xx县智慧蔬菜大棚产业园建设以“四维一体"的现代农业园区为目标，利用物联网+大数据提升农业生产、经营、管理和服务水平培育一批网络化、智能化、精细化的现代生态农业新模式。 将物联网技术运用到传统农业中，运用传感器和软件，通过APP或电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有智慧。除了精准感知、控制与决策管理外，实现农产品溯源、农业休闲旅游、农业信息服务等，达到业务的快速创新和农产品可持续化运营
本项目按照统一标准、分级分类、安全可控的原则，遵循"智慧城市"建设相关要求，完善跨行业、跨部门资源共享和综合利用机制，实现图像信息的关联和融合，实现视频图像联网可调可存可控可用，实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控、全面应用”的公共安全视频监控建设联网应用格局，达到"预测预警、预防"的整体效果。为提升社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平，提升人民群众的安全感和满意度做出贡献。
AI 原生，目前还没有明确的定义，大致是说，不同于当前各种应用在原本的基础上增加 AI 能力，使其智能化，但它的智能只充当了“辅助”角色:在 AI 原生的语境下LLM 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最经典的“AI原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。
投资合理·统一规划·立足现状·适度超前打造全国独具特色，集人才培养、科学研究、技术创新、成果转化、智力服务、新兴产业培育于一体的高端研究生院
介绍广域高效传输、电网状态多参量精准感知、高并发接入与海量数据管理等电力物联网技术，分析数据机理融合的智能应用，展望电力专用大模型等未来发展方向。
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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
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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