从数据管理到数据资产运营，其实质是通过数据资源的价值获取实现企业资源的高效优化配置。数据的治理、数据的增长、数据资产的运营，需要通过扶持生态赋能者，形成行业协同和数据资产管理模式协同。在工业互联网应用驱动下，企业智能制造内循环与工业互联网的外循环必然会催生一批新工具、新的商业模式以及基于数据资产运营的第三方生态平台，将成为产业数字化专业化分工的关键，从而推动生产力与生产关系的良性发展。
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本书属于实战型而不是理论介绍类书籍，每章节都有对应的完整代码，学习的过程需要参考书中的章节与代码一起学习，同时在学习的过程中需要了解并运用代码。学习完成后进行知识点的总结，以及思考这样的设计模式在业务场景中需要如何使用。
Spring Boot为开发者带来了更好的开发体验，但写完代码只是万里长征路上的一小步，后续的运维工作才是让很多人真正感到无助的。Spring Boot在运维方面做了很多工作，部署、监控、度量，无一不在其涉猎范围之内，结合Spring Cloud后还可以轻松地实现服务发现、服务降级等功能。
Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用，其不仅可以用在JavaSE 环境，也可以用在JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成：认证、授权、加密、会话管理、与Web 集成、缓存等。
语义分割方法主要采用具有编码器-解码器体系结构的全卷积网络（FCN）。编码器逐渐降低空间分辨率，并通过更大的感受野学习更多的抽象/语义视觉概念。由于上下文建模对于分割至关重要，因此，最新的工作集中在通过以扩张/空洞卷积或插入注意模块来增加感受野。但是，基于编码器/解码器的FCN体系结构保持不变。在本文介绍的文章中，作者旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代。具体而言，作者部署了一个纯transformer（即不使用卷积和不存在分辨率降低的情况）来对图像按patch的顺序进行编码。借助在transformer的每层中建模的全局上下文，可以将此编码器与简单的解码器组合起来，以提供功能强大的分割模型，称为SEgmentation TRANSformer（SETR）。
对于 transformer 来说，由于 self-attention 操作是 permutation-invariant 的，所以需要一个 positional encodings（PE）来显示地编码 sequence 中 tokens 的位置信息。ViT 模型是采用学习的固定大小的 positional embedding，但是当图像输入大小变化时，就需要对positional embedding 来插值来适应输入 tokens 数量带来的变化，这一过程会造成性能损失。这里介绍的 CPVT，就主要来解决这个问题，CPVT 的解决方案是引入一个带有 zero-padding 的卷积来隐式地编码位置信息jPEG），从而省去了显式的 positional embedding，最重要的是 CPVT 模型在输入图像大小变化时性能是稳定的。PVT 这种特性是很多图像任务所需要的，比如分割和检测往往需要大小变化的输入图像。
作为一项云搜索服务，Azure 认知搜索集成了强大的 API 和工具，帮助开发人员构建丰富的搜索体验。不止于现状，微软的研究员们为 Azure 认知搜索“加持”了语义搜索功能，可以让搜索引擎拥有语义排序、语义摘要、语义高亮、语义问答以及自动拼写校正等能力。本文将揭晓这些神奇功能背后的核心技术，涉及关键词包括预训练、图网络、多任务等。本文编译自微软研究院博客“The science behindsemantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search”。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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