现阶段，智能化技术已经广泛应用到各个领域，电力企业在发展过程中也要关注对智能信息技术的推广，实现智能电表与抄核收信息系统的一体化应用。这不仅是对传统电费抄核收模式的创新，而且还能够促使电力企业电表工作朝着智能化方向发展。为此，本文归纳电费抄核收系统现状，并对智能电表与抄核收系统一体化的应用展开分析。

目的：为提升医疗器械不良事件的监测效能，建立医疗器械不良事件报告质量评估体系，设计一款基于大数据和人工智能的医疗器械不良事件监测质量评估系统。方法：基于大数据和人工智能，采用 ASP.NET WebForm 技术框架、使用 C# 语言、应用 B/S 框架，以SQL Server 2012 为业务数据库设计了医疗器械不良事件监测质量评估系统，该系统可以通过设置统计的年限和批次对数据进行统计分析和数据评价。结果：利用大数据和人工智能提升监测效能，研究制定一套供市级以上监测机构使用的医疗器械不良事件报告质量评估程序，实现了监测评价工作的资源汇集。结论：医疗器械不良事件监测质量评估系统为监测机构考核基层单位报告质量提供便捷、高效的技术平台，推动医疗器械不良事件质量评估体系的科学化、系统化、规范化建设。

随着城市化进程的加速，交通拥堵和环境污染等问题日益突出，智能交通系统（ITS）的构建成为解决这些问题的重要手段。本文探讨了大数据技术在智能交通系统中的应用，通过实时交通流量监测、信号控制优化、事故预测和乘客出行行为分析等方面，揭示了大数据对提高交通管理效率和改善出行体验的积极作用。同时，文章还讨论了智能交通系统的设计架构，包括数据采集、处理和应用层的关键技术，强调了系统实施过程中的整合与协同。最后，展望了未来新兴技术的应用前景及智能交通系统的可持续发展方向，以期为相关研究和实践提供参考。

在现代社会建设和发展的过程中，监控系统已经成为非常重要且必要的组成部分，在人类社会发展的各个领域都具有广泛的运用。而伴随国内社会的快速发展，传统的监控系统在多个方面开始体现出一定的局限性。其中，基于计算机视觉的人工智能技术在智能监控系统中的应用，可以在现有基础之上，使监控系统的性能得到显著提升，其应用范围也会得到有效拓展，对于国内不同领域的相关工作开展均具有重要作用和价值。因此，本研究针对基于计算机视觉的人工智能技术在智能监控系统中的应用进行系统探究和分析，望对智能监控系统的优化和应用起到一定借鉴和指导作用。

随着城市化进程的加快和建筑规模的不断扩大，传统的建筑消防防火分隔技术已经无法满足现代建筑的安全需求。为提高现代建筑的防火性能，本文首先介绍了建筑消防防火分隔技术中的智能化设备，其次分析了智能化消防防火分隔技术的核心组成与特点，如实时监测、自动控制和智能联动等。最后提出了基于智能化的建筑消防防火分隔技术应用方法，包括火灾探测与报警系统的智能化应用、智能防火材料的选择与应用，以及智能化防火分隔设施的设计与优化，提升了建筑消防安全水平，以此为相关人员提供实践参考。

本文通过案例分析与文献研究，全面探讨了生成式人工智能（Generative AI）技术对于当前人工智能模型研发的应用现状及发展趋势。研究聚焦生成式 AI 在场景生成与数据合成创新中的作用，并系统梳理其在实际应用中面临的局限与挑战。通过总结实践经验和理论成果，本文提出了应对当前技术局限性的改进方向，旨在为未来生成式人工智能在一些数据收集难的视觉领域当中通过合成数据集来进行训练研发提供参考。

石油工业作为全球经济的重要支柱，其发展直接影响着经济的稳定与发展。陆地石油装备制造作为石油工业的重要基础，传统的制造过程存在着依赖人工、生产效率低、成本高等问题。引入智能化与自动化技术后，通过自我感知、自我诊断和自我调节等功能，能大幅提升生产效率、降低成本，并保障生产安全。智能化技术包括人工智能、物联网、大数据、云计算和机器人技术等。它们应用在数据分析、预测性维护、自动决策、设备远程监控、数据处理和存储等方面，提高了设备的自主决策能力和适应性。具体应用包括智能钻井设备、自动化生产线、设备维护与故障诊断、智能供应链管理等，均提升了生产效率和安全性，降低了成本。未来，石油装备制造将继续向技术持续创新、数字化转型、绿色制造和全球合作等方向发展，推动行业进步，增强国际竞争力。

随着科技进步与数字化转型的加速推进，电力行业正站在一个充满挑战与机遇并存的新时代交叉口。为了紧贴这一变革潮流，提升服务质量和效率，从而更好地服务于日益增长的客户需求。基于此，本文旨在深入分析在居民服务中心及营业网点部署名为“电小丫”的电力自助服务终端的可行性和潜在影响。此举意在为公众创造更加简便快捷、高效的用电服务体验，同时为电力行业的长远发展注入新的活力与可持续性。

近年来，人工智能技术频频出现于人们视野中，极大改变了社会生活方式和生产方式，也成为行业领域变革转型的科技新宠，最终为行业的创新发展、跨越式发展提供强力支撑。机械制造业也不例外，在人工智能技术的全面应用下，真正实现了机械设计制造自动化、智能化、高效化，进而极大解放了社会生产力，减轻了工作人员的劳动负担，提高机械制造设计效率、节省设计制造成本的同时也有效保证了机械设计制造质量，进一步塑造了机械制造业发展新动能、新优势。本文主要研究分析了人工智能技术在机械设计制造中的具体应用，希望能为相关从业人员提供参考借鉴，以显著提升机械设计制造水平，赋能机械制造企业和社会经济高质量发展。

随着工业自动化技术的进步，人工智能（AI）和机器学习（ML）在码垛机与套膜机的应用显著提升了生产流程的效率和质量。本文深入探讨了这些技术在 2 种设备中的具体应用，并进行了对比分析。在码垛机方面，视觉识别技术结合深度学习，实现了对物品的高效准确识别；智能路径规划通过优化算法缩短机械臂移动时间；强化学习进一步优化码垛策略，提升操作性能。对于套膜机，实时图像识别与检测确保了包装质量，自适应控制算法动态调整参数适应不同产品需求，增强了系统的灵活性和鲁棒性。尽管码垛机和套膜机都依赖视觉技术和智能算法，但码垛机更侧重于效率，而套膜机则专注于质量控制。