智能可穿戴设备作为物联网技术的重要载体，正在改变人们的健康管理方式。设计一种智能可穿戴嵌入式系统，以STM32F103C8T6微控制器为核心，集成MAX30102心率传感器等检测模块，构建生理参数监测与运动识别系统。系统通过卡尔曼滤波算法实现多传感器数据融合，采用支持向量机分类器完成运动模式识别，运用动态电压频率调节技术优化功耗控制。实验结果显示，系统心率检测精度达96.8%，运动状态识别准确率为90.6%，平均功耗为18.5 mA，可连续工作超74 h，为智能可穿戴设备产业化应用奠定了技术基础。

在以人工智能（Artificial Intelligence，AI）为核心的新技术革命中，数据中心已成为支撑算法训练、数据处理及全球数字服务的战略性基础设施。本文系统剖析美国数据中心在算力需求激增、能源与水资源紧张、关键矿产供应受限、劳动力短缺及许可瓶颈等多重压力下的结构性挑战，为理解数据中心作为AI时代重要基础设施所面临的系统性风险与治理需求提供前瞻性观察与政策参考。

数智社会时代，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术得到迅猛发展。在此背景下，深度伪造技术亦随之迭代升级，实现了由早期编码-解码网络至文生视频大模型的阶段式跨越。深度伪造正式进入多模态、低门槛、超逼真的3.0时代，已然对国家安全、社会公众秩序、公民合法权益甚至司法程序安全构成了严峻威胁。针对深度伪造技术滥用的风险规制已刻不容缓。基于此，探析AI深度伪造犯罪类型与危害效应，结合国内外相关文献与实践案例，探索构建集技术、伦理、法律于一体的多维风险治理框架，以期实现对新时代深度伪造风险的有效规制。

欧盟《人工智能法案》对于如何实现欧盟人工智能战略自主创新与有效监管两大目标的平衡具有重大影响。该法案通过建立风险分级、监管沙盒等制度,加强内部市场统一,从而推动自主创新;构建以欧盟价值观为核心的法律制度,强化监管协调,以实现有效监管并提升其域外影响力;同时,该法案使创新与监管相互促进。该法案对中国人工智能治理有一定启示作用,其后续发展值得关注。

日本政府在2023年后暂停发布新版的人工智能战略,其根源就在于技术发展与战略认知拉开了差距。以“生成式人工智能”为代表的技术突破不仅超出了日本战略制定者的原有预期,更是极大地转变了其对人工智能的战略认知,进而让其在战略组织模式和治理思维上均发生了重大转变。但是,战略的开展要与市场实践有机结合。当前日本人工智能战略最大的挑战不在于如何认识人工智能,而是终端市场难以对接日本的战略设计。

针对高层办公建筑采用固定时间表控制设备导致能耗高的问题，开展物联网环境下节能控制方法研究。构建4层物联网架构，部署多类型传感器实时采集能耗数据，利用贝叶斯网络结合注意力机制构建能耗预测模型。基于预测结果与多维数据，设计分层递阶智能控制策略，并建立异常能耗监测闭环反馈，实现高层办公建筑的智能节能控制。实验表明，该方法预测精度高、能耗低，可显著提高建筑节能水平。

针对林草信息化监测中野生动物识别精度低、场景适应性差的问题，提出“二分类检测—物种特征匹配”两阶段架构。第一阶段采用改进YOLOv8实现野生动物与非野生动物二分类检测，通过引入卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）机制、优化完全交并比（Complete Intersection over Union，CIoU）损失函数提升复杂场景下小目标与遮挡目标检测能力；第二阶段基于ArcFace构建物种特征库，通过余弦相似度计算精准识别朱鹮、东北虎等物种。基于80余类物种、120 000张图像的林草区数据集实验表明，所提方法的整体检测准确率达93.1%，可适应复杂背景、光照变化及遮挡场景，可为野生动物监测保护提供技术支撑。

随着信息技术的快速发展,智能物联网技术在基层治理中的应用逐渐成为研究的热点。智能物联网技术通过连接各种物理设备和传感器,实现数据的实时采集、传输和分析,为基层治理提供了全新的解决方案。介绍智能物联网技术,探讨智能物联网在基层治理中的具体应用和实现的技术路径,并分析应用过程中的挑战与对策,以促进智能物联网技术在基层治理中应用的不断深入,推动基层治理的智能化、精细化发展。

东盟于2024年初发布了《东盟人工智能治理和伦理指南》,旨在规范东盟各成员国负责任地研发和部署人工智能模型,以凝聚域内人工智能治理共识、搭建东盟域内、外的国际合作平台,进而提升自身在人工智能治理的全球影响力。该指南凸显了在人工智能治理方面的“东盟中心性”。这主要缘于成员国就绪度差异性、成员国国内相关议题治理情况各异以及地区社会对人工智能的认知差距。受域内数据流通的不便捷及人工智能、数字化转型的不同步等阻碍,东盟面临进一步制定人工智能区域性战略的挑战。未来,东盟将重点关注人工智能与教育的融合、域内国家建立最佳实践分享机制以及与域外国家开展国际合作等优先事项。

针对高密度微型发光二极管（Micro Light Emitting Diode，MicroLED）增强现实（Augmented Reality，AR）光机在有限空间内面临的严峻散热挑战，提出一种“材料-结构-算法”多维协同散热设计方法。材料采用镁合金AZ91D替代传统铝合金支架，并在MicroLED芯片背面引入具有3维互穿网络结构（Interpenetrating Network，IPN）的石墨烯复合材料界面层；优化热通路拓扑，在MicroLED背面贴附IPN导热膜并沿着柔性印制电路板（Flexible Printed Circuit，FPC）排线从腔体内引出至外部，显著提高热扩散效率；构建基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的动态温控模型，输入环境温度、功耗及时间步长，预测温度分布并实时调节驱动电流。基于ANSYS Workbench的稳态热分析表明，在22 ℃环境工况下，协同设计方案使系统峰值温度由初始的141.85 ℃降为50 ℃以下，降幅达64.8%，同时温度分布均匀性获得改善，有效解决了高集成度MicroLED AR光机的散热难题，为热管理提供了可行方案和设计理论依据。

针对楼宇安防弱电系统存在的信号拥堵以及因协议差异问题，提出一种“端-边-云”模式的分散式架构。该架构通过边缘确定性有限状态机（Deterministic Finite Automaton，DFA）实现异构物理协议的归一化解析，基于M/M/1排队模型、带有惩罚部分的拉格朗日优化算法缩短控制系统的延迟，使用卡尔曼滤波算法处理视听同步过程中的偏移问题。测试结果表明，500 QPS的高并发场景下，所提架构能够将P99延迟控制在210 ms以内；网络条件较差时，所提架构能够将唇音同步误差限制在±40 ms；广域网中断时，所提架构能够依靠边缘软硬件双重冗余机制，确保关键指令能够正常执行。该研究为构建具有高稳定性的智慧楼宇系统提供了可参考的工程模式。

实时云渲染是以云计算为基础的新型渲染方式，充分融合了“实时”“云”“渲染”3个关键概念，能够充分利用云端的计算资源，提高渲染效率，降低硬件门槛，促进技术创新和产业升级。基于此，阐述实时云渲染的发展背景，介绍实时云渲染的原理及关键技术要点，并深入分析实时云渲染的技术发展趋势。

随着物联网技术的发展和人工智能算法的成熟，两者深度融合开启了智能化应用的新时代。物联网为人工智能提供了海量实时数据，人工智能则赋予物联网系统智能感知、自主决策和优化控制能力。系统分析面向物联网应用的人工智能相关技术，重点探讨机器学习、深度学习、边缘智能、自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）等核心技术在物联网中的应用原理和实现方法，梳理智慧城市、智能制造、智慧农业、智能家居等典型应用场景。研究表明，人工智能与物联网的融合将持续深化，边缘智能、联邦学习、轻量化模型等技术将成为重点发展方向，为构建万物智联的智能社会提供了关键技术支撑。

为保障家居环境的安全性与稳定性，设计基于物联网技术的智能家居安全监控系统。首先，构建分层架构的系统框架。其次，完成软件设计，采用混合加密方案保障数据传输安全，并设计入侵检测机制防范网络入侵。最后，借助实时监控与异常报警策略及时发现安全隐患，利用远程控制技术实现家居设备便捷操控，并设计三级权限管理体系保障控制安全。实验结果表明，该系统能够实现家居环境数据的安全传输与处理，并且能够精准识别网络入侵和环境异常，提升智能家居的安全防护能力与管理便捷性。

随着矿山开采强度与深度不断增加，开采难度与灾害风险日益加大，尤其在地质环境复杂的矿井进行开采，一旦风险监控不当，往往会直接诱发各类矿山灾害。受限于传统监测技术存在的量程有限、灵敏度不足及数据离散化程度高等问题，往往难以准确实时监控矿山开采全过程中的灾害风险及其致灾效应。针对这些问题，提出一种融合光纤感测与数据检索的双驱动矿山灾害风险监控方法：首先，通过构建纵横联合式的光纤神经感知网络，实时感知矿山工程灾害风险；其次，基于数据检索技术对灾害事故的实时信息进行可视化及热度分析，为应急救援与指挥决策提供数据支持；最后，综合上述双驱动作用，实现对各类矿山灾害风险的精准监控与可靠预测。研究结果为增强矿山灾害风险智能监控、安全评估及应急决策能力提供重要的技术支持。

近年来,全球人工智能产业在技术创新、市场规模扩大和算力战略化方面不断取得突破。全球层面形成了中、美、英为主的三强格局,美国通过扶持政策和对华打压,形成强大的产业规模;中国则注重安全,市场竞争活跃但算力短缺;英国关注其在国际治理中的作用,在AI研究上实力雄厚。地缘政治、算法和数据、人才问题成为AI产业发展的主要挑战。未来,地缘政治影响将持续,监管和劳动力问题有望改善。

电力需求响应是一种通过调整或转移电力使用时段来平衡供需的策略,旨在优化电网的运行效率、降低能源成本。随着大数据技术的发展,其在电力系统中的应用提供了新的视角和方法,通过分析大量的消费数据预测电力需求并实时调节供电,能够提升响应策略的实时性和准确性。这种技术的融合为电力需求响应管理提供了更高效的工具,使得电力系统更加智能化和自适应。基于此,阐述电力需求响应的理论基础,介绍电力数据的收集、处理及分析方法,通过模拟需求响应策略来优化管理效率,通过实证分析展示如何利用大数据分析优化电力需求响应管理,从而提升整个电力系统的响应效率和可靠性。