全国数字化审图、政府购买服务人工智能（AI）审图情况的_调研报告

2018年以来，为贯彻落实党中央、国务院关于深化“放管服”改革和优化营商环境的部署要求，推动政府职能转向减审批、强监管、优服务，促进市场公平竞争，国务院先后出台《国务院办公厅关于开展工程建设项目审批制度改革试点的通知》（国办发〔2018〕33号）、《国务院办公厅关于全面开展工程建设项目审批制度改革的实施意见》（国办发〔2019〕11号）、《国务院办公厅关于进一步优化营商环境更好服务市场主体的实施意见》（国办发〔2020〕24号）等相关文件，从精简审批环节和事项、减少审批阶段、压减审批时间、提高审批效能等方面提出一系列改革措施，施工图审查是其中一个重要改革事项。

2021-04-26
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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展，通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强，并满足新的需求而顺势发展的系统，将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流，推动我国6G通信技术发展，《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏，论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论，重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域，期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

2021-04-26
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AI驶入_高速路

当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应

2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

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．

2021-04-26
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能（Artific堪IIltelligenee，AI）作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用，提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法，比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践；其次按功能对其进行分类，并阐述其主要支撑算法；最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

2021-04-26
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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营，以安全运营目标为导向，以人、流程、技术与数据的融合为基础，面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节，构建具有高自动化水平的可信任安全智能，以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实（XR）、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展，极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式，沉浸式体验已越来越受到重视与应用。尤其在教育领域，沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征，创造出了更优质的学习空间，学习者可进行各种模拟体验，为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。这种境身合一的沉浸式学习体验，不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学；也可用于培养学习者的创新性思维和想象力，还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面，进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

2021-04-26
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威胁情报挖掘浅谈

PART ONE 不同视角下的威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例

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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

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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”。

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智慧校园音频应用方案

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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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”