基于多源遥感数据提取投入产出数据，采用考虑非期望产出的超效率 EBM模型对2000—2015年山东省县域生态效率进行测度，在此基础上采用核密度估计、空间自相关等方法对山东省县域生态效率的时空特征进行分析。
增材制造(3D 打印)技术是目前被广泛誉为最具革命性的先进制造技术，无需任何模具可快速成形任意复杂构件且原材利用率高、生产周期短，增材制造技术的发展日新月异，已逐步进入产业化应用于各个行业。
地球表面的江河、湖泊和水库等内陆水体是水资源的主要组成部分，由气候变化和人类活动所引起的内陆水体分布和水质时空变化等问题已成为各国科学家和政府关注的热点
针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署，且对遮挡目标辨别度差等问题，提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3，先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取，降低了网络的参数量和计算量。
目的 在施工现场,安全帽是最为常见和实用的个人防护用具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。 但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中,经常出现难以检测到小目标,或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。
针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题，提出一种基于改进 YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对安全帽尺寸不一的问题，使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使网络能够自主学习每个通道的权重，增强特征间的信息传播，从而加强网络对前景和背景的辨别能力；最后，在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像，以此增强算法的泛化能力。
随着技术的成熟和公司发现将 AI 融入智能产品和服务的创新方法，AI 正在迅速发展。没有任何组织能够幸免于 AI 的变革性影响，高管们现在就应该开始确保他们的公司为 AI 驱动的未来做好准备。
数据中台是一种数字化综合解决方案。数据中台采集、计算、存储和处理海量数据，保证数据的标准统一和口径一致，建 立全域级、可复用的数据存储能力中心和数据资产中心，组件化服务模块，提高数据共享和复用能力，灵活高效地解决前台的个性化需求。狭义来看，数据中台是一套实现数据资产化和服务复用的工具；广义来看，数据中台是一套运用数据推动企业数字化转型升级的机制和方法论。相较数据工厂时代，数据中台立于业务数据的积累沉淀，破于数据收集、整合、分析及应用的生态闭环。数据中台始于业务，用于业务，循环往复的理念与数据价值时代下数据资产价值最大化的目标契合
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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。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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