以自然为本的解决方案：企业实现碳中和的新机遇

过去一年，北极圈经历了历史最高温，澳大利亚、西伯利亚等多地森林火灾频现，大西洋上的飓风数量创历史记录——气候变化没有因为新冠疫情而放缓脚步，反而进一步威胁着人类的生命健康、粮食安全、水供应和经济增长[1]。为了应对气候变化，《巴黎协定》设定目标在本世纪内让全球升温不超过2℃，并力争将升幅限制在1.5℃临界点内。而要实现这一目标，到2030年，全球人为造成的二氧化碳净排放量必须比2010年下降约45%，并在2050年实现净“零排放”[2]。

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边缘计算硬件架构介绍

边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。

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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型，项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下，模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的，但随着数据集的增大和训练时间的增长，有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此，开发者们不得不寻求分布式训练的方法。今天分享的内容包括分布式深度学习概述（深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标），分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

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人工智能和智能边缘方案及实践

什么是边缘计算在靠近终端设备或数据源头的边缘节点，融合联接、计算、存储、控制和应用，满足用户实时、智能、数据聚合和安全需求。智能边缘，就是将简单的边缘节点智能化，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理。边缘计算是为减轻传统云计算架构的计算负担，是其补充或延伸，云边协同。？连上云的边缘才有强大能力和灵活性。？连上边的云才有数据引流上云和应用服务落地点。人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用。

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安康通智慧民政监管大数据平台解决方案-202105

利用互联网、物联网、大数据建立统一市级大数据平台AI建立智慧化、场景化业务模型赋能各类养老服务组织，提高运营管理能力基于云计算+大数据+AI技术，为长者建立统一的数字画像以场景化设计理念，提供不同角色的沉浸式互动体验成熟的SOP实现不同业务场景的标准化服务，为长者提供高质量服务打造统一的养老大数据平台，打破养老信息孤岛现状，打通纵、横平台的数据，实现统一监管，打造数智养老

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谷歌发布史上最强人类大脑「地图」，在线可视3D神经元「森林」

长久以来，科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构，以了解神经系统是如何工作的。不知你是否看过高分辨自动重建的3D大脑皮层地图？近日，谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作，发布了最新的「H01」数据集，这是一个 1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。 H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像，再通过自动计算技术重建和注释，最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。

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政务外网IPv6演进技术白皮书（2021）

IPv6（Internet Protocol Version 6，互联网协议第六版）是互联网升级演进的必然趋势、是网络技术创新的重要方向、是网络强国建设的基础支撑。2017年，以习近平同志为核心的党中央作出推进IPv6规模部署行动的战略决策。按照中央网信办、国务院办公厅的工作部署，国家电子政务外网已开始启动IPv6改造工作。“十四五”时期，我国将加快数字化发展，大力推进数字政府建设。政务大数据、城市治理、专网融合、移动办公等来自制度、技术、场景的变革要素正在加速涌现，持续挑战政务外网IPv4服务能力。为贯彻落实党中央决策部署，有效应对数字时代的业务挑战，需要加快政务外网IPv6演进。本白皮书旨在为政务外网全面向IPv6演进提供分析和指导，给出基于IPv6的新一代政务外网建设思路和演进路径，为地方政务外网IPv6改造提供参考。

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智慧校园基于人脸识别系统方案

本系统基于人脸识别算法，针对行健学院对学生管理的实际需求和特点，可提供一体的智能人脸识别平台。该平台覆盖教学区、宿舍区和活动区等多个地点，结合最新人脸识别一体化设备，实现多方位的人脸识别与监控，拥有学生点名管理，宿舍门禁管理，移动信息核查、大数据应用管理等多个模块。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。