深网查询在w曲上众多的应用，需要查询大量的数据源才能获得足够的数据，如多媒体数据搜索、团购网 站信息聚合等．应用的成功，取决于查询多数据源的效率和效果．当前研究侧重查询与数据源的相关性而忽略数据源 之间的重叠关系，使得不同数据源上相同结果的数据被重复查询，增加了查询开销及数据源的工作负载．为了提高深 网查询的效率，提出一种元组水平的分层抽样方法来估计和利用查询在数据源上的统计数据，选择高相关、低重叠 的数据源．该方法分为两个阶段：离线阶段，基于元组水平对数据源进行分层抽样，获得样本数据；在线阶段，基于样本 数据迭代地估计查询在数据源上的覆盖率和重叠率，并采用一种启发式策略以高效地发现低重叠的数据源．实验结 果表明，该方法能够显著提高重叠数据源选择的精度和效率．
随着智能制造和物联网技术的发展，客户越来越关注产品的个性化和多样化 需求，导致有限的装配空间无法满足不断增加的物料空间需求，而装配空间的不 足会严重影响装配线的物料供应过程，并最终影响整个装配系统的成本和效率。 因此，研究物料供应策略的选择对装配线平衡问题的影响有重要意义。一方面， 稳定高效的物料供应系统是装配线持续生产的前提，合理地选择供料策略会大幅 度地改善装配线的效率、装配空间的利用率和操作者的作业负荷水平。另一方面， 装配线平衡的结果决定了物料的需求、备料时间和配料员数量，合理的装配线平 衡设计会降低整个系统的库存水平和物流成本。
大数据方兴未艾，正在对当下的人与世界产生方方面面的影响，而且这种影响随着时间的流逝将越发显 化的方法又可以分为一般事物的数据化和人的数据化，我们分别从因果关系与相关关系、决定论与自由的角度对二者 进行哲学上的反思。 数据的事物化是大数据方法论最具突破性的地方，它带来了事物构造范式的转变，在三个不同的 层次上将事物构造出来。 最后，我们从总体上对大数据的方法论进行反思，对其进行划界，从时间与空间、内在与外在 的角度指出大数据之数据化方法的有限性，从而限定其应用的范围，为人的自由等数据化之外的事物留出了地盘。
＜正＞一、智慧城市及其应用1.智慧城市的概念智慧城市是在数字城市建立的基础框架上,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务。智慧城市的内涵是数字城市、物联网与云计算
物料分拣在工业生产过程中具有举足轻重的地位。随着智能制造在工业生产中的大 量运用，物料分拣的智能化也逐渐得到重视。传统的分拣系统中，依靠大量劳动力来实 现物料分拣流程中的的上料、分拣、下料等步骤，具有效率低、准确性不高、安全性低 等诸多缺点。现代工业分拣，虽然通过传感器进行机器分拣，但也存在着精确度不高、 设备复杂等缺点。为了解决自动化生产线上产品的智能分拣问题，本文设计了基于工业 流程的视觉分拣系统。
华为具有三十年 ICT 领域的硬件技术积累。多年地手机设计生产与通信设备制造经验，让华为掌握了大量 5G 通信领域的专利和芯片设计能力。在全新的汽车领域，华为已经具备了各类车用传感器、控制器、执行器等电子部件的设计和制造能力，相关产品中以 4D 成像雷达、自动驾驶计算平台和热管理系统为代表
5G就是一场革命，它以技术为驱动，从人与人的连接延伸到万物互联，从个人和家庭延伸到社会各个领域，进而为社会经济、生活带来革命性的影响。 5G有四大重要特点：高速度、泛在网、低功耗、低时延。
汽车产业正在经历百年未有之大变局，电动化、智能化、网联化和共享化是未来汽车产业发展的主要趋势。一方面，能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵和行车安全给汽车产业可持续发展带来的压力与日俱增，要求汽车行业必须把握新机遇提供全新解决方案。另一方面，新一轮科技革命推动科技公司、创业公司及新型模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域，汽车的产品属性、产业价值链和生态结构都将完全不同
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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。
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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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