作为电子政务外网建设的领导者，新华三集团具备完整的电子政务外网建设能力，在网络架构上采用 “一网双平面”设计，无单点故障，双平面可以分别承载不同类型的业务流量，互为备份，保证高可靠；通过成熟的MPLS VPN或先进的SR技术，实现专有业务、公用业务和互联网业务的逻辑隔离；此外，依据2017年中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》，新华三通过IPv4/IPv6双栈部署,能够帮助电子政务外网实现向IPv6的平滑过渡，从而全面满足未来创新和扩展的需求。
管理信息化是以信息化带动工业化，实现企业管理现代化的过程，它是将现代信息技术与先进的管理理念相融合，转变企业生产方式、经营方式、业务流程、传统管理方式和组织方式，重新整合企业内外部资源，提高企业效率和效益、增强企业竞争力的过程。 1.管理信息化是为达到企业目标而进行了的一个过程 2.管理信息化不是IT与经营管理简单的结合，而是相互融合和创新 3.管理信息化是一个动态的系统和一个动态的管理过程 软件开发平台大部分集成了标准化软件的功能，如OA、CRM、进销存、文档管理、合同管理等模块。对最终用户和软件服务商来说，他们既可以单独采购这些标准化的软件实现基本需求，又可以采购软件+平台的套装，用以对自己的个性化需求进行快速开发。 这样的软件开发平台，主要面向三个群体：一是厂商自己的开发人员，二是合作伙伴的开发人员，三是最终用户的开发人员，目的都是对个性化的需求进行快速二次开发，或者说搭建。很多软件开发平台已经实现了免代码级的开发，只需要在界面上进行搭建，就能够快速生成新的业务系统，就像搭建积木一样。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
ChaosBlade（混沌之刃）是一款遵循混沌实验模型，简单易用，功能强大的混沌实验工具。 ？ 通过混沌工程能推进系统“云原生化” ？ 混沌实验模型适用目前所有场景，简单清晰 ？ ChaosBlade 除简洁易用外，也支持云原生场景？ AHAS Chaos 平台使企业实施混沌工程更加简单
电科恒钛根据配电房实际情况，结合多年的变电站和配电房的运行管理的经验，采用Tip3000核心技术平台和HT500系列智能监控终端，实现了智能环网柜DTU运行监控、高压开关柜带电显示、电流电压等负载运行监控、母线测温检测，电缆测温监控、环境监控、安防监控、采暖通风、灯光、风机、除湿机控制等功能。
？ 作为DevSecOps关键工具链技术，连续入选Gartner2014年、2016年的年度十大安全技术； ？ 规避了DAST黑盒安全扫描和SAST白盒代码审计技术的主要技术缺陷； ？ 通过部署在服务端的轻量级微探针技术，实时监测应用漏洞触发执行情境并进行动态污点数据流追踪； ？ 接近于零的误报率，漏洞触发点可定位到代码行，可回溯漏洞堆栈信息，可检测任意文件操作类漏洞；
随着云时代的来临，大数据（ Big data ）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（ Big data ）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce-样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
朗坤智慧科技股份有限公司已服务发电信息化20余年,结合“互联网+能源”、“云计算”、“能源大数据”、“物联网”等最新技术,推出智慧电厂平台,为电力生产企业搭建集团管控平台,通过规范化、精细化、智能化的手段,使发电企业业务过程可视化、管理智慧化、服务智能化,为电厂构筑面向未来的竞争力,支撑起能源互联网的“高楼大厦"。
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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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