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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”。
2018年上半年，旅游与文化融合创新备受关注，文旅融合活动引 导文化旅游新进程。经过文旅融合，游客对于旅游需求愿望增强， 游客正在重新认识以旅游结合文化，文化带动旅游为趋势的新局 面。文化类旅游景点越来越受到游客青睐。如何更好地“用文化 的理念发展旅游，用旅游的方式传播文化”成为重要课题。 广州市更是提出了推动文商旅产业融合发展的理念。 中国旅游研究院与联通大数据有限公司联合发布了《智游广州文 化名城旅游大数据报告》。双方专家团队基于联通运营商海量数 据，对选取的广州市部分景点的游客情况进行深入分析。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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