伊利2020年年度报告249页
基于互联网背景下智能制造车间生产过程实时跟踪系统研究
基于rss的数字图书馆个性化信息推送服务研究基于rss的数字图书馆个性化信息推送服务研究
高校图书馆大数据可视化分析系统的优化设计与实现方法初探
近年来，人工智能和物联网技术的迅猛发展，带动了各领域的大变革，如工业上的 智能制造、医学上的智慧医疗、城市规划上的智慧城市和人们生活中的智慧家居等。在 各智能系统中计算机视觉技术起着至关重要的作用。而三维点云配准技术是计算机视觉 领域的重要技术之一，该技术主要应用于物体或场景的自动化三维重建。在智能应用需 求不断增加的背景下，对三维点云配准技术进行深入的研究具有重要的意义。虽然国内 外学者在该领域已提出了众多不同的技术方法，但在大多实际应用中主要依赖于经典的 最近点迭代（Iterative Closest Point,ICP）法，其通过搜寻待配准点云每点在目标点云上 的最近对应点来获得相应的变换参数，并不断地迭代该过程来完成点云配准。但 ICP 算法对准点云间的初始位置具有较强的依赖性，当两点云数据初始位置较差时，使用 ICP 算法，其收敛速度较慢且容易收敛到局部最优，这也是导致配准效率和精度下降的 重要原因。
回应人工智能带来的相关法律问题，必须首先确定人工智能是否具有法律人格。发端 于古罗马社会的法律人格概念，是为了划分社会等级、维护统治阶级的利益而设立的，罗 马法创立的“人”与“人格”相分离的技术，为法人等其他社会存在体获得法律人格提供 了法技术支持。人格成为一种法技术手段，伦理性并非当然的是法律人格的赋予标准，因 此，人格这种法技术就为人工智能获得法律人格提供了可能性。《德国民法典》正式确立 了权利能力制度，权利能力等同于法律人格，成为一个实体是否具有法律人格的判定标准。 完整意义上的法律上的人，都需要同时具备权利能力、行为能力和责任能力。依据深度学 习算法，人工智能可以进行自主学习和思考，人工智能本身具备成为法律主体的要求，但 由于人工智能没有独立的财产，使得其无法独立承担责任，需要与其他主体一起承担 责任，因此应该赋予人工智能以独立的拟制法律人格。首先，罗马法创立的人格这种法技 术手段为人工智能获得法律人格提供了技术支持；其次，人工智能己具备权利能力、行为 能力和责任能力，符合成为法律人格的内、外在判定标准。再次，人工智能本质上是一种 算法，其所享有的权利不是来自于天赋人权，而是应当由法律明确规定，并且享有的权利 和承担的责任范围是有限的，使得其只能具有拟制法律人格。在现实应对上，我们应该从 法律制度体系的构建和社会规范的引导等方面为人工智能拟制法律人格做好准备。在基本 方向上，应坚持人类优先原则并为人工智能拟制法律人格构建社会伦理规范。在法律体系 构建方面为人工智能拟制法律人格的实现制定法律规范、明确法律责任、加强国际合作等 各方面，规范和引导好人工智能的发展。本文主要从法律人格本身入手，通过梳理不同时 期的法律人格标准，得出人格只是法技术手段；再通过对法律人格判定标准的分析，得出 人工智能具有独立的拟制法律人格的结论，并从可能性和必要条件等方面进行阐释，对人 工智能拟制法律人格的规范框架进行设计。
当前,许多垂直行业的新兴用例从核心数据中心向边缘计算层转变。边缘计算的主要优势包括增加带宽、减少延迟、提高弹性和数据主权。边缘计算市场仍在不断发展,并且大多数应用都是高度定制的。随着商业解决方案的成熟,企业正在寻找一个从核心到边缘的通用平台,该平台具有一致的应用程序开发和运营经验。我们的目标是使Red Hat成为开放式边缘计算解决方案的首选平台。
数字医疗是把现代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式，是公共医疗的发展方向和管理目标。数字医疗设备的出现，大大丰富了医学信息的内涵和容量。从一维信息的可视化，如心电（ECG）和脑电（EEG）等重要的电生理信息；到二维信息，如CT、MRI、彩超、数字X线机（DR）等医学影像信息；进而三维可视化，甚至可以获得四维信息，如实时动态显示的三维心脏。这些信息极大地丰富了医生的诊断技术，使医学进入了一个全新的可视化的信息时代。
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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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