人工智能开启了人类继生物进化、文化进化之后崭新的技术进化之路，促进了人与 技术的弥合与统一。人工智能可以发挥辅助和增强功能，但无法完全取代具身化和社会化的人类 智能。“认知”层面的单维界定将智能简化为特定的理性认知，“心智”层面的多维界定引入“主观” 的经验、意识、情感等因素对智能予以审视。以心智哲学为基础，从社会视角透视人类智能与人工 智能的本质差异：人类智能具有创造性，人工智能虽在结果上表现出了一定的创造性，但从过程上 看却不尽然；人类智能具有情感性，是心与身、感性与理性、主观与客观的融合统一；人类智能具有 意向性，能够超出自身活动本身与外物或外事相关联。
Microsoft Office PowerPoint，是微软公司的演示文稿软件。用户可以在投影仪或者计算机上进行演示，也可以将演示文稿打印出来，制作成胶片，以便应用到更广泛的领域中。利用MicrosoftOffice PowerPoint不仅可以创建演示文稿，还可以在互联网上召开面对面会议、远程会议或在网上给观众展示演示文稿。Microsoft Office PowerPoint做出来的东西叫演示文稿，其格式后缀名为︰ppt、pptx；或者也可以保存为:pdf、图片格式等。2010及以上版本中可保存为视频格式。
互联网金融是传统金融行业与互联网web2.0精神相结合的新兴领域。以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和基于大数据的数据挖掘等，将对人类金融模式产生根本影响，以相关技术主导金融的行业称之为互联网金融。
：在弱人工智能时代 ，讨论人工智能参与发明的问题应以目前的人机交互 （人机协作）模式为研究重 点 。 该模式分为两种类型 ，第一种是将人工智能作为完成其它领域专利技术的创造性工具 ，第二种是发明 内容本身包含了人工智能的技术方案 。 人工智能参与发明的授权问题主要包括人工智能参与发明的主体 判断 、客体审查以及授权条件评估 。 研究发现 ：首先 ，在主体判断问题上 ，在先优势路径的现实契合度高 ， 更符合以人为本的法律制度构建 ；其次 ，进行人工智能参与发明的客体审查时 ，应着重防范智能算法的客 体属性困境以及人工智能技术与伦理道德的冲突 ；最后 ，对于人工智能参与发明的实用性 、新颖性 、创造性 判断 ，需在坚持专利法审查原则的基础上结合人工智能技术特征 ，赋予审查主体 、审查要点等新内涵 。 研 究结果强调了人工智能技术对现有专利制度的影响 ，有利于优化专利审查和管理 。
网页游戏又称web游戏、无端网游。用户只需要打开网页便能进入游戏。由于打开和使用及其方便,且不存在机器配置的问题,页游受到了极大追捧。主流的页游继承了端游的传统,以角色扮演类为主。随着页游的逐步发展,其类型也涵盖了塔防、养成、休闲竞技等多种类型,适用人群也更加广泛，目前页游使用人数已达两亿人,且有逐年增加的趋势。
核酸是由不同核苷酸组成的一类生物大分子。除了作为遗传信息的载体以外， 特定序列的核酸还具有特定的功能。核酸适配体（aptamer）是一类经过筛选的、 能与靶标分子特异性结合的单链核苷酸。例如，将单链 DNA 文库与腺嘌呤核苷三 磷酸（adenosine triphosphate，ATP）结合，可以筛选出与 ATP 特异性结合的核酸 适配体。一方面，利用核酸的特定功能，可以实现特异性的分析检测。另一方面， 核酸检测及序列分析具有重要的基因组学意义，科研人员需要发展快速和精确的 核酸检测分析手段。
互联网金融采集并使用了更多的信息—大数据。市场主体不是独立存在的，会与其他市场主体发生联系。互联网金融采取了新的信息处理方法—云计算。搜索引擎对信息进行组织．排序和检索，有针对性地满足信息需求；云计算保障海量信息高速处理能力。
目的】探讨当前人工智能时代下，科技期刊利用智能工具、大数据自动挖掘技术、人工智能分析技术，对存在的和 可能发生的学术不端问题采取的相应措施。【方法】根据目前常见的学术不端行为特征，分析学术不端检测软件的检索现 状、人工智能辅助同行评审的方式，以及审稿人身份的检测等，梳理人工智能可以参与的过程，并提出相应措施及未来的方 向。【结果】基于人工智能的学术搜索引擎、智能图像数据库，可在同行评审时引入智能分析，将区块链技术运用到实验数 据记录、同行评审中，采用身份唯一识别代码、用户画像功能鉴别作者、审稿人身份等。【结论】人工智能与出版行业融合发 展是未来的方向，具有较大的发展潜力和成长空间，科技期刊需要在智能时代运用更多智能工具，在学术不端行为的预防和 控制方面作出更多的努力，以发挥更大的作用。
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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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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