新时期背景下，煤炭行业现代化、智能化发展已成为必然趋势。基于此，客观审视当前智能化矿山设备在掘进作业中应用实际情况，其依旧存在一些不足之处，未能充分发挥设备的潜在性能，相应的掘进效率不高。鉴于此，本文从概述智能化矿山设备的基本工作原理展开，着重分析常见智能化矿山设备及其特点，结合实际案例探讨智能化矿山设备在掘进作业中的有效运用。

在智能电网技术的快速发展下，传统的电网供应模式逐渐转变。由于当前可再生能源的不断融入和电力需求的日益增长，需要有效地进行电力输电系统的优化调度与控制，以此保障电网稳定、高效运行。基于此，本文深入分析在智能电网环境下，电力输电系统的优化调度与控制策略具体方式，旨在为社会的电力供应提供最为合理的电力保障，降低输电系统的能源损耗。

本文以哈密大南湖矿区某煤矿掘进工作面为例，通过对局部通风机需风量的计算，提出应用智能变频局部通风技术的可行性。针对采用传统局部通风机存在的问题，对比分析应用智能变频局部通风机的优点，提出智能变频局部通风技术的应用前景，为煤矿掘进工作面通风设计提供参考。

京津冀一体化战略背景下，传统消防应急管理面临跨区域协同难题。智能感知消防设备融合物联网、大数据、人工智能等先进技术，为破解基层消防治理困境提供了创新路径。通过构建区域统一的智能感知网络，建立数据驱动的火灾风险评估模型，创新跨区域资源调度机制，实现了消防应急管理的智能化转型。实践表明，智能感知技术能够将火灾预警准确率提升至 95% 以上，应急响应时间缩短60% 以上。构建一体化智能消防应急管理体系，需要建立统一数据共享平台，制定技术标准规范，完善基层治理体系。

教育信息化 2.0 时代，数据已成为高校的核心战略资产。针对当前多所高校普遍存在的数据孤岛、业务协同效率低、智能应用场景匮乏等共性挑战，本文提出以数据中台为核心支撑、人工智能技术为创新引擎的智慧校园新型架构模型。文章系统阐述该模型的“数据采集整合 - 存储计算 - 治理服务 -AI 赋能 - 业务应用”五层核心架构，并深入探讨 AI 技术在高校智能决策、个性化服务、教学预警等关键领域的融合应用路径。本研究旨在为应用型本科院校及各类高校的数字化转型提供可复用的概念框架与实施方案，以期为提升高校治理现代化水平、优化师生服务体验提供支持。

随着智能科技的高效发展，工业机器人在现代工业生产领域得到了广泛的应用，并且工业机器人生产运动操作在精准度、速度等方面均有优势，因而在规模化工业生产当中深受青睐。而工业机器人的运动生产精度水平，与其运动轨迹规划的控制有紧密的关联性，采用最优控制理论进行优化，可以进一步促进工业机器人应用优势的发挥。基于此，本文将围绕工业机器人运动轨迹规划的最优控制开展研究，先阐述工业机器人运动学及动力学分析，然后论述工业机器人运动轨迹规划的多种算法，最后论述最优控制在工业机器人轨迹规划中的应用。

在社会不断发展以及科学技术不断进步的背景下，电力营销工作逐渐朝着智能化的方向发展。电力营销智能化体系是指在智能电网背景下，利用先进的信息通信技术、自动控制技术和感知技术，对电力系统进行智能化改造和升级，实现电力系统的高效、可靠、灵活运行。电力营销智能化体系的实施可以带来多方面的效益，包括提升运营效率、提高用户满意度、提升营销效果、提升电网运行效果等。基于此，本文就以电力营销智能化体系为主要探讨内容，重点阐述智能电网环境下的电力营销智能化体系内容，分析智能管理系统建设以及信用风险体系建设。

本文设计了一款多功能智能家用厨房机器人，创新性地融合了智能送餐和空间收纳功能。其主体结构分上、中、下三区，上层为保温餐盘架，实现不同餐品的温度调节；中层设置旋转式餐具调料架，利于烹饪时取用；下层是升降碗碟收纳箱，优化储物空间。底部移动底盘结合巡路送餐技术，精准送餐，还支持 APP 与语言控制。文中详细介绍了厨房机器人的结构、功能和应用场景，为家庭厨房的智能化发展提供了创新思路，推动厨房向集成化、智能化转变。

智能运载机器人在复杂施工环境中的应用，对于提高施工效率和质量、保障施工安全具有重要意义。本文针对复杂施工环境下智能运载机器人面临的技术挑战，从功能需求、环境适应性等方面进行了全面分析，提出了一种模块化的系统设计方案。该方案基于多层次分布式控制架构，需要集成运动执行、环境感知、控制决策和任务规划等核心功能模块，通过标准化接口和模块化重构机制实现系统的灵活组合和快速适应。文章提出的系统设计方案能够有效应对复杂施工环境的挑战，可以有效提高智能运载机器人的环境适应性、任务执行效率和系统可靠性。

随着现代工业的快速发展，自动化控制系统在各个行业中得到广泛应用。然而，传统自动化系统在故障检测和维护方面存在一定的局限性，特别是在依赖人工排查和滞后处理方面。本文分析了自动化控制系统的现状，探讨了智能化升级的关键技术，包括传感器、大数据、人工智能、物联网等技术的集成应用，对未来自动化系统的发展趋势进行了展望，指出数字化转型、自适应与自愈控制技术的广阔前景。