目的：总结《中医方剂大辞典》中治疗口疮的用药特点，为中医临床用药提供参考。方法：归纳 《中医方剂大辞典》中治疗口疮的方剂和药物，并对其性、味、归经及功用进行整理，运用Excel2010、 SPSS 22．O、weka 3．8、Cytoscape 3．6．1、复杂系统熵聚类等对数据进行统计分析。结果：共整理457首 治疗口疮的方剂，共有中药289味。方中高频药物为甘草、黄连、黄柏、黄芩、冰片等，多属清热药、补虚 药，辅以开窍药等，药性寒平为多，药味多苦甘辛，多归肺胃心经。关联规则分析后，可得到桔梗一甘草、 麦冬一甘草等药对配伍。利用熵层次聚类方法，挖掘新处方5首，治法以清热泻火为主，兼以消肿散结。 结论：《中医方剂大辞典》收录治疗口疮方剂组方以清热泻火为主，兼以敛疮生肌为要。研究结果可为现 代临床医师辨证治疗口疮提供参考。
面对城市空间的高度集聚以及用地类型的日趋复杂，如何高效科学地识别大规模空间用地类型，成为规划编制过程中的一大难点。基于此，本文从业态功能和城市形态学视角出发，交叉利用建筑形态及业态Pol大数据，突破目前已有的业态赋权模型识别方法，在进行空间校准、TF—lDF变换和数据库建构的基础上，采用人工智能方法，对不同类型、规模、区位的城市进行系统性的有监督深度学习与智能识别，将城市用地精细识别至国标最小类。同时，从形态指标、布局形态、特殊形态等维度嵌入智能规则，并通过置信度标注、调研反馈和系统自优化等方法，来进一步提高识别的精细度与准确率。
为了推动基于工业互联网的智慧工厂快速发展，边缘智能技术相关研究与应用获得广泛关注。针 对边缘节点计算资源受限的难题，提出了基于边缘智能协同的工业互联网体系，并给出了边缘智能协同 计算任务分配与边缘智能模型轻量化方法。边缘智能协同计算技术解决了单一边缘节点计算能力与智 慧工厂应用海量计算资源需求间的矛盾，降低了边缘智能技术的部署开销，提高了工业互联网部署的灵 活性与可扩展性
如今，几乎每个人都在谈论精准农业，但如果没有物联网，我们将难以将其实现。而得益于人工智能的普及，生猪养殖领域也逐渐兴起了智能化、数字化的养殖新模式，这为物联网在生猪养殖方面的应用奠定了一定的技术基础。物联网可以通过连接其他技术，让在猪场的机器人和传感器进行数据传输，也可以让机器在出现故障时提醒养殖人员，同时对猪场环境进行智能的控制，在生猪养殖领域发挥着越来越重要的作用。
工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．
新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显,新基建成中国数字经济化转型的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元,人工智能作为新基建的重要领域之一,将迎来快速增长。IDC预计, 2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元, 2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
2020年是中国教育市场变革极为关键的一年。疫情凸显了中国教育行业数字化转型的迫切性；多变的地缘政治和国际经济环境加剧了留学教育需求的复杂性，同时加速了中国教育市场的进一步开放；中国产业升级带来了对于劳动力需求的变化，在此职业教育将扮演更重要的角色；义务教育阶段的“公民公招、全民摇号”新政将在公立和民办之间形成新的教育资源的平衡。展望2021年, 教育市场正面临普惠发展的大趋势；职业教育带动就业发展同时培养高精尖的人才；而教育在线化与信息化的发展和投入无疑仍是重要方向
进入2020年的游戏直播行业，竞争 格局显得 更加清晰而激烈。一方面随着两家头部平台先后上市和多家互联网公司争相进入。两超多强的游戏 直播行业格局基本确立。另一方面，直播平台将更注重内容精细化运营与多元化模式发展。
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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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