分层结构是指一种自动化测试代码的结构。 这种结构的特点是将复杂的测试代码分成三个单向依赖的层次，采用分层结构构建的测试代码中的测试逻辑变得清晰，容易理解和维护。 在这个分层结构中，测试自动化代码被分成三层:（1）测试用例层，表达应用程序的测试逻辑。（2）领域层，用业务领域术语来给待测系统建模，封装HTTP请求、浏览器控制、结果解析逻辑等，给测试用例层提供一个接口。（3）待测系统层，第2层构建在这一层之上。
伴随着智慧城市以及公共安防领域的飞速发展，视频监控系统的应用范围不断扩 大，面对每天都产生的大量监控视频数据，传统的视频分析技术已经无法满足人们实 际的需求，怎样才能快速地从视频数据中获取所感兴趣的目标逐渐成为一个研究的重 点。与此同时，由于深度学习框架在目标检测与识别任务中的突出表现，很多学者不 断尝试将其框架应用于智能视频监控技术研究之中，训练更具泛化能力的模型来解决 实际监控中的问题。基于以上的背景，本文在充分利用楼宇监控视频产生的大量视频 数据的基础上，基于深度学习的相关知识对多摄像头多运动目标进行检测与再识别
近年来，世界各国都将自动驾驶技术作为未来交通发展的重要方向，积极推动自动驾驶的技术研究和应用。我国高度重视自动驾驶以及智能网联汽车的发展，将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重要领域。运动规划作为自动驾驶的核心技术之一，其主要任务是在动态环境中规划智能车辆的执行策略。在日益复杂的交通环境中，车辆的行车安全受到许多因素的影响，这些影响因素可以分为驾驶员、车辆、道路和其他因素。在传统的运动规划方法的研究中，安全性主要基于车辆（自主车辆的运动学和动力学约束、其他交通参与者）和道路规则，很少考虑驾驶员的影响。本文主要研究结构化道路下行驶的自动驾驶车辆的运动规划方法，在保证安全性的基础上，深入研究了驾驶员的驾驶风格对运动规划的影响。本文的主要研究内容如下:
根据智慧门店场景应用需求，设计并实现基于微服务的视觉感知系统。按照功能需求将系统划分为用户管理、图像采集、图像预处理、目标检测 4 个微服务模块，微服务模块以接口形式提供服务，具有独立性。使用暗光增强方法对低照度原始图像进行图像增强，改进 YOLOv3 网络并在自制的商场超市场景下的人群数据集上进行训练，从而提高视觉感知系统在智慧门店场景下的检测表现。实验结果表明，通过在自制商场超市场景下的人群数据集上进行测试，改进的检测网络较原YOLOv3网络的检测精确率提高了百分之二，召回率提高了百分之三
职务犯罪调查是对职务犯罪活动的重构过程。由于犯罪主体和客体的特殊性，职务犯罪具有犯罪手段隐蔽、案件难发现、言词证据地位突出、犯罪嫌疑人反调查能力强等特点。随着社会的发展，高智能化的新型职务犯罪层出不穷，犯罪空间呈现出现实与虚拟的交织状态，“由人到案”、“由供到证”的传统调查模式已无法应对职务犯罪的新变化，无法适应刑事诉讼改革的新形势，也无法满足新时代反腐败斗争的新要求。职务犯罪大数据调查是在全景式数据收集的基础上，利用数据关联、数据挖掘、数据碰撞和数据预测等技术手段，发现犯罪线索，还原犯罪过程，证实犯罪事实。大数据以其特殊优势，有效拓展了线索发现渠道，提高了调查实效性，为准确做出调查决策提供了依据，并及时固定了犯罪证据，最大程度地实现犯罪预防。与普通刑事犯罪相比，我国大数据在职务犯罪调查中的应用还处于初步探索阶段，还未形成成熟规范的运行模式，要发挥大数据在职务犯罪调查中的作用，就要从思想、数据、技术、管理等方面建立系统性的大数据调查模式。同时，要理性认识大数据在职务犯罪调查中的作用，避免大数据误区，处理好与个人隐私权保护的关系，建立规范的数据采集机制，正确处理大数据证据法律地位和证明力的问题
为了最大化基站的可节能空间，解决全网绿色基站的智能发现问题，通过改进Amn姆Propagation聚类算法对基站日负荷曲线进行自适应聚类，并进一步挖掘分析周效应下的日潮汐现象和汐节能时段，智能化识别基站的个性化节能场景，从而周期性地采取差异化节能策略。实验分析验证了该算法的高效性和准确性，预计节能空间可达20％以上，可应用于5G基站能耗的智能化管理，提高5G网络能效。
物联网的出现对现有媒介生态产生重要影响,广播因此受到巨大挑战,一方面广播的媒介功能面临价值转型,另一方面也会产生场景危机,从而挤压广播媒体的发展空间。因此,在物联网背景下,广播需要从渠道、内容、技术等多个方面与物联网深度融合,重构媒介生态圈,并通过广播云媒体平台的建设进行功能打造,完成广播的价值转型。
随着海洋观测技术和数值仿真技术的发展，人们能获取到规模更大、分辨率更高的海洋数据，这为复杂多元 海洋环境要素及结构现象的分析带来了机遇，同时也给传统的分析方法带来了挑战。因此，将大数据可视分析 方法引入了海洋数据分析，并探索了其在多元海洋时空数据分析、海洋重要结构的时空特征和演化分析等方 面的应用价值，开发了多个可视分析系统，并通过全球和我国周边一些海域数据分析的案例研究，提出了海洋 数据可视分析的基本框架，展示了可视分析是大数据时代海洋复杂数据分析方面一种很有前途的技术。
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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。
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
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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