文章从创新策源能力的内涵出发，剖析影响人工智能产业创新策源能力的因素，构建了由基础研究影响力、核心技术引领力、应用场景拉动力、创新资源集聚力、创新创业环境吸引力五个方面22个指标组成的区域人工智能产业创新策源能力评价体系。选取我国31个省市区的统计数据，运用AHP一熵权TOPSIS法进行相对贴近度排序，对区域人工智能产业创新策源能力水平进行综合评价。结果表明，各省市人工智能产业创新策源能力发展不平衡，北京市、广东省、上海市等发展水平较高，而其余地区能力水平相对落后；政府创新治理在区域人工智能产业创新策源能力培育过程中起到了重要的保障作用。最后，从战略投入、创新创业环境营造等若干方面对提升区域人工智能产业创新策源能力提出了意见。
传统企业需要面对的互联网思维问题需要快速解决，要充分认识互联网的重要性及在企业中的战略地位，未来属于传统企业具有互联网思维的人!
mWebTracker是通过对无线网站加码形式，实现对无线WAP网站全流量、用户结构、访问路径等内容的监测，真实反映WAP网站实际流量情况以及手机用户访问体验；并即时动态的提供不同广告位带来的投放效果，为广告投放策略调整提供数据支持,掌握无线网络广告真实投放效果。
智慧城市包括智慧技术、智慧产业、智慧应用、智慧服务、智慧治理、智慧人文、智慧生活等内容。其中与百姓生活最为息息相关的智慧应用主要体现在交通、电网、物流、医疗、食品系统、药品系统、环保、水资源管理、气象、企业、银行、政府、家庭、社区、学校、建筑、楼宇、油田、农业等方面。
文章以新一代人工智能 +5G 技术为切入点，归纳其在形成智慧图书馆新生态中赋能、使能和增能的重要作用，对其与智慧图书馆融合过程中形成的“智慧 + 智能”化图书馆环境、生成的变革性应用场景、重构的图书馆服务模式进行分析，并就其在未来智慧图书馆应用中可能出现的问题进行了反思。
实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。
颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看，颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群，涉及多学科、多领域。在此背景下，运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战，实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略，将专利检索任务作为机器学习的二分类任务，类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想，并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN （convolutionalneural networks） 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 （artificial intelligence，AI） 技术域为例进行训练实验，实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%，这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利，提高了专利检索的准确率和召回率，以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。
电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器Ⅰ服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。
词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”，只认识词元。 要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就 是一个词元。
WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。
人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升，使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大，平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。
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