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2025年车用人工智能标准体系研究报告

近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展为智能汽车领域带来了前所未有的 机遇。得益于 AI 技术的支持,自动驾驶不仅能够高效地完成行驶任务,还能显 著提升交通安全、优化出行效率、减少交通事故,并有效降低能源消耗。AI 赋 能自动驾驶技术,使车辆能够实时感知、决策并执行复杂的驾驶任务,逐步实现 从辅助驾驶到完全自主驾驶的转变。作为智能交通的重要组成部分,自动驾驶汽 车正逐步走向商业化,并成为全球汽车产业技术创新和竞争的核心。

  • 2025-09-10
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周威振:基于图像分析的气体继电器积气体积辨识及自动取气方法

气体继电器是油浸式变压器的重要保护装置,通过收集油中分解气体触发报警信号及产生保护动作,然而难以动态掌握积气容量情况而且需要人工参与后续处理。为此提出了一种基于图像分析的积气体积动态辨识及自动检测方法,自动将气体引入气体传感器系统进行特征气体的成分分析,从而实时监测变压器的运行状态,排查安全隐患,提高可靠性。首先,在气体继电器观测窗安装内窥摄像头获取油位图像,通过图像分析算法检测油面位置;其次,通过BP神经网络建立油位与积气容量的非线性映射关系,从而计算出积气容量。实验结果显示,本方法检测误差率仅为3.61%,且绝大部分测试样本的预测误差都在2%以内,准确度高,能够可靠地实现对于油浸式变压器的的自动保护。

  • 2025-01-10
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流程设计与优化

随着企业规模的扩大、部门的健全,流程管理已成为一种重要的管理工具之一。通过设计一套适合企业的流程管理方案,对流程加以合理设计、规范执行、严格监控,并不断优化与改进,以动态的流程管理满足企业业务流程和管理流程的需求,从而提高企业的工作效率,减低企业成本和控制企业风险,提升企业绩效。

  • 2023-01-19
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数字孪生网络保障服务质量|DigitalTwin国际期刊文章推荐-5

9月28日,Digital Twin发表了论文“基于数字孪生网络技术的端到端网络服务等级协议(SLA)保障方法”。本文由中国移动通信有限公司研究院投稿,创新性的提出将数字孪生技术应用于电信网络管理系统中,通过构建物理网元的数字孪生虚拟镜像,及物理网络和孪生网络实时交互、相互影响来有效助力网络智能SLA运维。数字孪生网络可以对监控上报数据、历史运维数据进行智能分析,定位网络故障点并给出相关网络配置修改、故障恢复操作指令,同时数字孪生网络可验证预测指令下发到网络设备后的网络SLA性能,通过数字孪生网络与物理网络的实时交互,为真正的网络资源和配置部署提供最佳实施计划。

  • 2023-01-27
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冯冬涵教授:节点边际电价的存在性与唯一性

电力现货市场出清问题退化情况下,节点边际电价的唯一性无法保证,此时,出清平台将从解集中随机输出一个值,削弱了电价的一致性和稳定性,对市场参与者的激励出现偏差,并导致不合理的阻塞盈余。经过二十年的不懈努力,攻克了一系列出清问题退化下的定价难题,揭示了节点电价存在性与唯一性机理,突破性地解决了退化情况下实时定价的侦测与求解难题,提出电价多解问题的系统性解决方法。对于起步阶段的电力现货市场避免非必要的日前和实时电价波动,具有特殊的理论与现实意义。

  • 2024-09-05
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车云研究:2023年(1-2月)CC-1000T智能座舱评测OTA双月报

智能座舱(intelligent cabin)旨在集成多种IT和人工智能技术,打造全新的车内一体化数字平台,为驾驶员提供智能体验,促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作 ,例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头,提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。

  • 2023-04-18
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(完整版)城市轨道交通(车站)智能照明控制系统

随着我国经济建设的加速发展,城市轨道交通越来越获得社会的青睐。车站照明关系到轨道交通的服务质量、运营安全、运营成本等多个方面,在既要保证运营安全又要满足国家“节能”要求的背景下,智能照明控制系统应运而生。智能照明以其控制方式灵活多样、人性化的特点在近十年获得了飞速地发展。本文根据轨道交通车站的特点,提出了车站对照明控制系统的要求以对照明控制系统的要求为基线分别对传统照明控制系统和智能照明控制系统进行了个绍和对比提出了在当前资源短缺的形式下,智能照明应广泛推广。

  • 2023-10-27
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2021学校物业管理发展报告

我国学校物业管理是伴随国内高校后勤社会化改革以及物业管理行业的不断发展而逐渐发展起来的,属于物业管理行业非住宅业态中的重要细分业态之一,主要包括高等院校、中小学校、国际学校和其他类型学校的物业管理服务。经过二十余年的高校后勤社会化改革,我国学校物业管理也逐步走向快速、规范、健康发展的轨道。

  • 2024-01-09
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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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