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《中國科技信息》2025年14期內(nèi)容推薦(選登)

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01

成都理工大學(xué)圖書館;

學(xué)科發(fā)展評價研究中心

蔣依然 丁海容 王艷蓉 孫莉娜

概要:本文基于專利視角分析了四川省工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn),四川省專利申請量位居全國第九,但存在核心技術(shù)研發(fā)不足、海外布局薄弱(僅25件PCT專利)、專利維持年限短(70.66%不足5年)等問題。與東部沿海地區(qū)相比,四川在控制系統(tǒng)(G05D)和驅(qū)動系統(tǒng)(F16H)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域布局較少,且高校成果轉(zhuǎn)化率低(僅2.85%)。研究建議通過加強產(chǎn)教融合、培育高價值專利、建設(shè)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等措施提升競爭力,特別強調(diào)需重點突破核心零部件技術(shù)研發(fā),以縮小與廣東、江蘇等領(lǐng)先省份的差距。

02

山東省國家知識產(chǎn)權(quán)保護中心

王迪 歐文靜 仲維燕

概要:本文對光伏清潔機器人技術(shù)進行了全面的專利分析。中國以3 198件專利全球領(lǐng)先,江蘇、浙江、廣東為國內(nèi)主要創(chuàng)新區(qū)域。研究系統(tǒng)分析了四種主流行走方式:軌道式(效率高但成本高)、車載式(越障能力強但穩(wěn)定性差)、爬行式(輕便靈活但效率低)和吸附式(適應(yīng)斜坡但系統(tǒng)復(fù)雜)。核心專利分析顯示,美日在技術(shù)優(yōu)勢明顯,中國雖數(shù)量占優(yōu)但質(zhì)量待提升。隨著2017年后專利進入爆發(fā)期(年均473件),該領(lǐng)域已進入產(chǎn)業(yè)化階段。研究為不同場景下的機型選擇提供了技術(shù)參考,同時指出中國需加強專利質(zhì)量與國際布局。

03

中國移動通信集團貴州有限公司信息技術(shù)部;

深圳市遠行科技股份有限公司

劉竑宇 何明璐

概要:本文提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)解決方案,旨在助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。方案圍繞數(shù)據(jù)全生命周期管理,構(gòu)建了包含數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、服務(wù)和管控五大核心模塊的技術(shù)框架。通過分布式文件系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)庫等技術(shù)實現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效處理,并集成主流挖掘工具提升分析能力。研究強調(diào)數(shù)據(jù)治理的重要性,提出通過元數(shù)據(jù)管理、質(zhì)量控制和安全管理保障數(shù)據(jù)價值。該方案支持企業(yè)從"業(yè)務(wù)驅(qū)動"轉(zhuǎn)向"數(shù)據(jù)驅(qū)動",為多業(yè)務(wù)場景提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺,顯著提升決策效率和智能化水平,已在通信等行業(yè)成功應(yīng)用驗證其可行性。

04

佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院

向俊杰

概要:本文探討了機器學(xué)習(xí)在糖尿病預(yù)測中的應(yīng)用研究。研究采用KNN、邏輯回歸和決策樹三種算法,基于美國糖尿病數(shù)據(jù)集(16個特征)構(gòu)建預(yù)測模型。實驗結(jié)果顯示:決策樹表現(xiàn)最優(yōu)(F1分數(shù)0.96),邏輯回歸次之(0.97),KNN稍弱(0.88)。研究指出,決策樹易過擬合需剪枝優(yōu)化,邏輯回歸適合線性數(shù)據(jù)但處理復(fù)雜非線性關(guān)系有限,KNN計算開銷較大。未來可通過特征工程優(yōu)化、集成學(xué)習(xí)及提升模型可解釋性進一步改進,為糖尿病早期篩查和個性化健康管理提供技術(shù)支持。該研究驗證了機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療預(yù)測領(lǐng)域的實用價值。

05

節(jié)卡機器人股份有限公司

華磊

概要:本文研究了欠驅(qū)動機械手的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法。通過分析機械手自由度配置與可控物理量的關(guān)系,建立了包含物體移動范圍(Δx、Δy)和傾斜角度(Δθ)的量化性能指標(biāo)。研究采用歸一化處理和網(wǎng)格搜索法,繪制了結(jié)構(gòu)參數(shù)(手掌尺寸lb、物體尺寸lo、耦合比例r等)與性能指標(biāo)的關(guān)系圖譜。實例驗證表明,當(dāng)耦合比例r=0.85時,五指仿人欠驅(qū)動機械手綜合性能最優(yōu)(I=0.788 9),能穩(wěn)定抓取多種物體。該優(yōu)化方法為欠驅(qū)動機械手設(shè)計提供了量化依據(jù),在保證結(jié)構(gòu)緊湊性的同時提升了抓取性能。

06

陜西靖神鐵路有限責(zé)任公司

李苗 秦凱 閆晉崢 云永勝 張柯

概要:本文研究了鐵路電力機車車載式鋼軌波磨自感知原位檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過高精度傳感器實時采集輪軌振動數(shù)據(jù),結(jié)合信號處理算法實現(xiàn)波磨檢測。試驗在3條典型線路上進行,結(jié)果顯示:系統(tǒng)平均檢測誤差約10%,但曲線段誤差達15%~20%;數(shù)據(jù)丟失率僅3%,但高溫高濕環(huán)境會影響傳感器精度(下降5%)。通過優(yōu)化算法(引入深度學(xué)習(xí))、升級傳感器(采用光纖技術(shù))和強化系統(tǒng)集成,誤差可降至8%~12%,高溫影響減少至2%。研究表明,該系統(tǒng)能有效支持軌道維護,但需進一步提升復(fù)雜工況下的適應(yīng)性。

07

中國西南電子技術(shù)研究所

何明亮

概要:本文提出了一種基于無人機轉(zhuǎn)發(fā)的地面站無塔測試標(biāo)校方法,解決了Ka頻段等高頻段地面站測試標(biāo)校的難題。該方法利用多旋翼無人機搭載一體化信標(biāo)與轉(zhuǎn)發(fā)器,通過信標(biāo)和轉(zhuǎn)發(fā)兩種工作模式,實現(xiàn)了地面站G/T值、EIRP值的測試以及系統(tǒng)相位、零值標(biāo)校。系統(tǒng)采用高精度差分定位(懸停精度±0.3m)和一體化輕量化設(shè)計,支持30分鐘續(xù)航,具備低成本、易操作的特點。實驗證明,該方法能有效克服傳統(tǒng)有塔標(biāo)校和射電星法的局限性,尤其填補了發(fā)射性能測試的空白,已成功應(yīng)用于某地面站項目,為高頻段地面站測試提供了創(chuàng)新解決方案。

08

《地理空間信息》編輯部

余曉敏 王燕云 彭珺 李莉華 方棟 張光蓉

概要:本研究系統(tǒng)分析了2003-2023年間12位院士在《地理空間信息》發(fā)表的37篇論文。研究顯示,專輯論文平均被引超50次,H指數(shù)達12,顯著提升了期刊影響因子(2015年和2020年分別增長20%和15%)。李德仁院士《從數(shù)字城市到智慧城市的理論與實踐》下載量達1.3萬次,最具影響力。研究揭示了院士團隊在測繪基準體系(40%)、地理信息資源(30%)和地理信息服務(wù)平臺(30%)三大領(lǐng)域的突出貢獻,其緊密的科研合作網(wǎng)絡(luò)有效推動了學(xué)科發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新,為國家重大戰(zhàn)略實施提供了重要支撐。

09

中國人民警察大學(xué)

劉雨昕

概要:本文探討了數(shù)字人警察在警務(wù)工作中的創(chuàng)新應(yīng)用與發(fā)展前景。當(dāng)前,北京、山東等地已推出具備接處警、反詐止付等功能的數(shù)字人警察,顯著提升了警務(wù)效率與服務(wù)質(zhì)量。數(shù)字人警察具有全天候工作、決策客觀、資源整合等優(yōu)勢,能有效應(yīng)對新型犯罪挑戰(zhàn)。未來,數(shù)字人警察或?qū)⒊蔀榛A(chǔ)警務(wù)的主要承擔(dān)者,并在指揮調(diào)度、偵查分析等領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。通過個性化形象設(shè)計和互動方式,數(shù)字人警察還能增強警民互動,推動警務(wù)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。這一技術(shù)應(yīng)用為公安工作注入了新動能,展現(xiàn)了智能化警務(wù)的廣闊前景。

10

湖北警官學(xué)院

楊天宜 周德照 李丹

概要:本研究探討了無人駕駛技術(shù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展?jié)摿?。?dāng)前,警用無人車和無人機主要局限于巡邏監(jiān)控等單一功能,存在應(yīng)用場景有限、截停技術(shù)融合不足、全國普及度低等問題。研究提出三大創(chuàng)新應(yīng)用方向:陸空聯(lián)動巡邏系統(tǒng)、身份識別數(shù)據(jù)碰撞技術(shù)、電磁脈沖柔性截停裝置。通過技術(shù)融合與場景拓展,可顯著提升警務(wù)智能化水平。研究同時指出需突破技術(shù)瓶頸、完善法律法規(guī)、加強人才培養(yǎng),為無人駕駛技術(shù)在反恐、偵查等關(guān)鍵警務(wù)場景中的深度應(yīng)用提供解決方案。

責(zé)編:許若西

審核:彭濼

終審:柳緒綱

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