蒋依然 丁海容 王艳蓉 孙莉娜

概要：本文基于专利视角分析了四川省工业机器人产业技术现状。研究发现，四川省专利申请量位居全国第九，但存在核心技术研发不足、海外布局薄弱（仅25件PCT专利）、专利维持年限短（70.66%不足5年）等问题。与东部沿海地区相比，四川在控制系统（G05D）和驱动系统（F16H）等关键技术领域布局较少，且高校成果转化率低（仅2.85%）。研究建议通过加强产教融合、培育高价值专利、建设产业联盟等措施提升竞争力，特别强调需重点突破核心零部件技术研发，以缩小与广东、江苏等领先省份的差距。

光伏清洁机器人专利技术分析

山东省国家知识产权保护中心

王迪 欧文静 仲维燕

概要：本文对光伏清洁机器人技术进行了全面的专利分析。中国以3 198件专利全球领先，江苏、浙江、广东为国内主要创新区域。研究系统分析了四种主流行走方式：轨道式（效率高但成本高）、车载式（越障能力强但稳定性差）、爬行式（轻便灵活但效率低）和吸附式（适应斜坡但系统复杂）。核心专利分析显示，美日在技术优势明显，中国虽数量占优但质量待提升。随着2017年后专利进入爆发期（年均473件），该领域已进入产业化阶段。研究为不同场景下的机型选择提供了技术参考，同时指出中国需加强专利质量与国际布局。

一种基于数据驱动的多业务大数据解决方案设计

刘竑宇 何明璐

概要：本文提出了一种基于数据驱动的多业务大数据解决方案，旨在助力企业实现数字化转型。方案围绕数据全生命周期管理，构建了包含数据采集、存储、分析、服务和管控五大核心模块的技术框架。通过分布式文件系统、并行数据库等技术实现海量异构数据的高效处理，并集成主流挖掘工具提升分析能力。研究强调数据治理的重要性，提出通过元数据管理、质量控制和安全管理保障数据价值。该方案支持企业从"业务驱动"转向"数据驱动"，为多业务场景提供统一数据平台，显著提升决策效率和智能化水平，已在通信等行业成功应用验证其可行性。

机器学习在预测糖尿病中的应用

佳木斯大学信息电子技术学院

向俊杰

概要：本文探讨了机器学习在糖尿病预测中的应用研究。研究采用KNN、逻辑回归和决策树三种算法，基于美国糖尿病数据集（16个特征）构建预测模型。实验结果显示：决策树表现最优（F1分数0.96），逻辑回归次之（0.97），KNN稍弱（0.88）。研究指出，决策树易过拟合需剪枝优化，逻辑回归适合线性数据但处理复杂非线性关系有限，KNN计算开销较大。未来可通过特征工程优化、集成学习及提升模型可解释性进一步改进，为糖尿病早期筛查和个性化健康管理提供技术支持。该研究验证了机器学习在医疗预测领域的实用价值。

一种欠驱动机械手结构优化设计

节卡机器人股份有限公司

华磊

概要：本文研究了欠驱动机械手的结构优化设计方法。通过分析机械手自由度配置与可控物理量的关系，建立了包含物体移动范围(Δx、Δy)和倾斜角度(Δθ)的量化性能指标。研究采用归一化处理和网格搜索法，绘制了结构参数（手掌尺寸lb、物体尺寸lo、耦合比例r等）与性能指标的关系图谱。实例验证表明，当耦合比例r=0.85时，五指仿人欠驱动机械手综合性能最优（I=0.788 9），能稳定抓取多种物体。该优化方法为欠驱动机械手设计提供了量化依据，在保证结构紧凑性的同时提升了抓取性能。