数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型，近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程，回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展，将发展历程分为四个阶段，并对每一阶段进行分析和总结；详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术，按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术；结合各方法的研究成果，介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用，并对其未来的发展方向进行了展望；指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题，为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。
指挥信息系统未来如何建设发展是指挥控制领域关注的重点问题。首先，分析了软件定义技术的发展现状，在此基础上结合软件定义技术的思想内涵提出了软件定义指挥信息系统的基本概念，并描述了系统的基本组成和装备形态；然后，设计了系统的构建部署、运行调整以及升级演化模式；最后，阐述了系统运行的基本原理。通过探索软件定义指挥信息系统的基本概念与原理，为未来指挥信息系统的建设发展提供有益参考。
深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点
现代军事系统中，软件定义能力进而定义战术，已成为不可避免的发展趋势。美国哈德逊研究所的杰森？韦斯（Jason Weiss）和丹？帕特（Dan Patt）撰写的研究报告《软件定义战术：着眼竞争时代的适应性和优势，精心组织军用软件采办》，着眼未来竞争环境中的不确定性和适应性，阐述了软件在夺取大国军事竞争优势中的重要作用；借助物流系统，阐释了软件内在的多样性；深入分析了现代软件工厂；提出了软件采办人员在工作中应遵循的6项基本原则。该报告对从事软件工作，特别是软件项目管理人员具有一定的参考价值。中国指挥与控制学会组织人员对该报告的主要内容进行编译，拟分4次刊载，以飨读者。
这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的，没有之一，直接把你当做小学生来讲，通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么，还告诉你傅里叶变换能干什么。
摘 要 为提高空中目标敌我识别能力，促进联合作战效能提升，从战场空域控制的角度出发，提出了一种基于空域协同的空中目标综合识别方法。对战场空域控制的基本内涵、作战任务、实施方法进行了介绍，理清了空中目标综合识别与战场空域控制的内在联系。围绕空域协同措施对美军空中目标敌我识别思想进行了简述，由此引出了空中目标综合识别的基本概念、识别流程与判别逻辑。依托D-S证据理论等数学工具，对空中目标综合识别的工程化应用思路进行了研究。通过实例计算验证了该方法的可靠性，可为相关研究提供一定的参考。
手机的数码相机功能指的是手机是否可以通过内置或是外接的数码相机进行拍摄静态图片或短片拍摄,作为手机的一项新的附加功能,手机的数码相机功能得到了迅速的发展, 手机摄像头分为内置与外置，内置摄像头是指摄像头在手机内部，更方便。外置手机通过数据线或者手机下部接口与数码相机相连，来完成数码相机的一切拍摄功能。
创建“智慧乡镇”是落实国家“互联网＋”战略的重要举措，是建设智慧城市的重要突破口，将实现公共信息基础设施水平大幅提升、政务管理与民生服务全面互联网化、电子商务与O2O服务快速发展、信息网络安全充分保障、居民互联网文化素质明显进步、智慧乡镇特色优势广泛传播的目标。
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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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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