随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。对数学来说，这是一个千载难逄的机会。
中国城市数字经济指数蓝皮书（2021）从总体态势、经济复苏、治理创新、区县发展四个方面解读了城市数字化发展的当前现状和未来趋势，呈现了中国数字经济发展的最新图景和未来蓝图。
国家工业信息安全发展研究中心在跟踪积累和广泛调研的基础上，编写了《AI新基建发展白皮书》（以下简称“白皮书”）。白皮书梳理了AI新基建的概念内涵、基本属性、主要作用，探究了AI新基建的总体态势及发展现状，剖析了AI新基建发展面临的挑战并提出对策建议，旨在为各界推动AI新基建发展提供决策参考。
检察院数字化解决方案检察院业务介绍:随着我国人民的法律意识不断加强,越来越多的人学会运用法律来维护自己的合法权益。因而,法院、检察院的诉讼案例也急剧增多.
静脉识别是一种新兴的红外生物识别技术，它是基于静脉血管中的纹理特征进行身份识别的一种生物特征识别技术。静脉识别一般分为穿透式与反射式两种样式，其中指静脉主要采用穿透式成像，掌静脉、手静脉等主要采用反射式成像。静脉识别易于使用、受环境因素影响较小、物理特征表现稳定，更关键的它是一种天然的活体特征，具有很高的安全性
当今主流的人脸识别算法，主要包括人脸检测、人脸预处理、特征项提取、比对识别、活体鉴别五大步骤。其中人脸检测、人脸预处理、特征项提取可统称为人脸视图解析过程，即从视频和图像中检测出人脸，通过图像质量判断，选取合适的人脸图片，提取人脸特征向量，用于后续比对识别；比对识别处理可以分为人脸验证（1∶1）和人脸辨识（1:N）两类；活体鉴别算法用以判断人脸识别处理中的人脸图像，是否采集自真实人体。在实际应用中，除了上述人脸识别算法，前端视图采集技术、人脸数据存储技术、应用软件管理技术也是人脸识别技术应用中重要的技术部分。
本报告主要是从中央顶层设计到地方发展规划，从技术创新到落地应用，从专项政策到配套政策，对中国区块链行业相关政策进行了详细的回顾、总结和趋势分析
“数字图书馆”从概念上讲可以理解为两个范畴：数字化图书馆和数字图书馆系统，涉及到两个工作内容:一是将纸质图书转化为电子版的数字图书；二是电子版图书的存储，交换，流通。
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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，为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警，工艺参数自动比对。
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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