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  • 基于數(shù)字孿生的供暖系統(tǒng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化：AI預(yù)測控制算法對熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí)間的縮短研究

    在全球能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，供暖系統(tǒng)正從傳統(tǒng)粗放式管理向數(shù)字化、智能化方向加速演進(jìn)。傳統(tǒng)供暖系統(tǒng)因熱源形式復(fù)雜、熱網(wǎng)規(guī)模龐大、用戶需求動(dòng)態(tài)變化，常面臨熱負(fù)荷響應(yīng)滯后、水力失衡、能耗超標(biāo)等問題。濟(jì)南能源集團(tuán)與浙江大學(xué)、英集動(dòng)力等機(jī)構(gòu)聯(lián)合開發(fā)的“基于數(shù)字孿生的低碳城市智慧供熱大腦”項(xiàng)目，通過AI預(yù)測控制算法與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，將熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí)間縮短70%，供熱平衡構(gòu)建效率提升50%，為行業(yè)提供了可復(fù)制的技術(shù)范式。

  • 空間技術(shù)融合加速推進(jìn)，低軌衛(wèi)星蓄勢待發(fā)

    在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，空間技術(shù)融合正以前所未有的速度推進(jìn)，低軌衛(wèi)星作為其中的關(guān)鍵力量，已然蓄勢待發(fā)，即將在全球范圍內(nèi)掀起一場通信與科技的變革浪潮。

  • 低功耗大算力技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生成為推動(dòng) AI 生態(tài)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)技術(shù)正以前所未有的速度蓬勃發(fā)展，深刻改變著各個(gè)行業(yè)的面貌。從智能語音助手到自動(dòng)駕駛汽車，從醫(yī)療影像診斷到金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，AI 的應(yīng)用場景日益廣泛。然而，隨著 AI 模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大和應(yīng)用復(fù)雜度的提升，對算力的需求也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。與此同時(shí)，高算力帶來的高功耗問題成為了制約 AI 進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。在此背景下，低功耗大算力技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為推動(dòng) AI 生態(tài)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。

  • “人工智能 +” 行動(dòng)重磅發(fā)布!助力產(chǎn)業(yè)智能化升級

    近日，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施 “人工智能 +” 行動(dòng)的意見》，為我國加快推進(jìn) “人工智能 +” 提供了重要指引，明確了發(fā)展方向、重點(diǎn)任務(wù)與實(shí)施路徑，凝聚起培育新質(zhì)生產(chǎn)力的強(qiáng)大合力，有利于推動(dòng)全面賦能高質(zhì)量發(fā)展。人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術(shù)，已成為國際競爭的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎?！兑庖姟返某雠_，可謂恰逢其時(shí)。

  • RFID 技術(shù)助力光電行業(yè)立體倉儲(chǔ)，效率提升翻倍!

    在光電行業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)下，產(chǎn)品迭代速度不斷加快，對倉儲(chǔ)管理的精準(zhǔn)性、高效性提出了更高要求。傳統(tǒng)立體倉儲(chǔ)模式依賴人工記錄與條碼掃描，在面對光電產(chǎn)品小批量、多品類、高價(jià)值的存儲(chǔ)需求時(shí)，逐漸暴露出貨位混亂、出入庫效率低、盤點(diǎn)誤差大等問題，嚴(yán)重制約了企業(yè)的整體運(yùn)營效率。而 RFID(無線射頻識別)技術(shù)的出現(xiàn)，為光電行業(yè)立體倉儲(chǔ)的智能化升級提供了全新解決方案，實(shí)現(xiàn)了倉儲(chǔ)效率的翻倍提升，成為推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

  • ESP32憑什么成物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)“香餑餑”？

    在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量突破千億級的今天，開發(fā)者對核心芯片的訴求已從單一功能轉(zhuǎn)向“全棧集成+生態(tài)協(xié)同”。樂鑫科技推出的ESP32憑借其獨(dú)特的“雙核架構(gòu)+無線雙模+開源生態(tài)”組合，成為智能家居、工業(yè)監(jiān)控、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域的首選方案，其技術(shù)優(yōu)勢可拆解為三大核心維度。

  • 為什么 GPU 芯片需要嵌入式液冷?

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)和高性能計(jì)算(HPC)的迅猛發(fā)展對 GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計(jì)算密度和功耗的不斷攀升，散熱問題成為了制約其性能發(fā)揮的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的風(fēng)冷方案已難以滿足日益增長的散熱需求，嵌入式液冷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。

  • MCP：在傳統(tǒng) API 之外重塑 AI 開發(fā)

    在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，大模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的語言理解與生成能力。然而，要讓這些模型真正在實(shí)際場景中發(fā)揮作用，與外部豐富的工具及數(shù)據(jù)源順暢交互至關(guān)重要。在此背景下，Model Context Protocol(MCP)，即模型上下文協(xié)議應(yīng)運(yùn)而生，正悄然改寫 AI 開發(fā)的固有模式，在傳統(tǒng) API 之外開辟出一片新的天地。

  • 一種基于LED光源的電氣控制系統(tǒng)

    LED智能調(diào)光系統(tǒng)是一種基于LED光源的電氣控制系統(tǒng)，主要應(yīng)用于酒店、展廳、劇場及商業(yè)建筑等場景，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)光通量和照度。

  • 在DAB中的一種高效控制策略介紹

    在DAB中，兩個(gè)橋的占空比通常保持在50%，功率流動(dòng)是通過改變兩個(gè)電橋之間的相位即相移(phase shift)而實(shí)現(xiàn)的。

  • 常用的調(diào)光技術(shù)之脈沖寬度調(diào)制(PWM)

    電容觸摸技術(shù)作為一種實(shí)用、時(shí)尚的人機(jī)交互方式，已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到各種電子產(chǎn)品，小到電燈開關(guān)，大到平板電腦、觸摸桌等。

  • 平安城市視頻監(jiān)控架構(gòu)，端-邊-云協(xié)同的4K8K超高清編碼與存儲(chǔ)優(yōu)化

    在平安城市建設(shè)中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)正從標(biāo)清向4K/8K超高清方向發(fā)展。超高清視頻雖能提供更豐富的細(xì)節(jié)(如人臉特征、車牌號碼)，但也帶來數(shù)據(jù)量激增(8K視頻碼流達(dá)100Mbps)、傳輸延遲升高、存儲(chǔ)成本攀升等問題。端-邊-云協(xié)同架構(gòu)通過前端編碼壓縮、邊緣計(jì)算預(yù)處理、云端存儲(chǔ)優(yōu)化的三級體系，有效平衡了超高清監(jiān)控的畫質(zhì)需求與系統(tǒng)成本。本文從架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼優(yōu)化、存儲(chǔ)策略及工程實(shí)踐四個(gè)維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案。

  • 井蓋位移監(jiān)測系統(tǒng)：低功耗藍(lán)牙（BLE）與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)預(yù)警設(shè)計(jì)

    在智慧城市建設(shè)中，井蓋位移監(jiān)測是保障市政設(shè)施安全運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)人工巡檢方式存在效率低、響應(yīng)慢等問題，而基于低功耗藍(lán)牙(BLE)與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對井蓋狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知與智能分析。本文從系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景及工程實(shí)踐四個(gè)維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案。

  • 邊緣AI在M2M中的應(yīng)用：TensorFlow Lite Micro的輕量化模型部署與優(yōu)化

    在萬物互聯(lián)的M2M(機(jī)器對機(jī)器)通信場景中，邊緣AI正通過將計(jì)算能力下沉至終端設(shè)備，重構(gòu)傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。以TensorFlow Lite Micro(TFLite Micro)為核心的輕量化模型部署方案，憑借其低功耗、低延遲與高隱私性，成為工業(yè)巡檢、智慧物流、智能安防等領(lǐng)域的核心驅(qū)動(dòng)力。本文從模型輕量化、硬件協(xié)同優(yōu)化及典型應(yīng)用場景三個(gè)維度，剖析邊緣AI在M2M中的技術(shù)實(shí)踐與價(jià)值突破。

  • AI賦能視頻分析：基于YOLOv8的實(shí)時(shí)人臉識別與行為異常檢測算法

    在智慧城市與工業(yè)4.0的雙重驅(qū)動(dòng)下，視頻分析技術(shù)正經(jīng)歷從看得見到看得懂的范式躍遷?；赮OLOv8的實(shí)時(shí)人臉識別與行為異常檢測算法，通過深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺的深度融合，構(gòu)建起覆蓋"感知-理解-決策"的全鏈路智能分析體系。該技術(shù)不僅在安防監(jiān)控、零售分析等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化落地，更在工業(yè)安全、醫(yī)療監(jiān)護(hù)等場景中展現(xiàn)出革命性價(jià)值。

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